AI 原生系统需要新 SLI:延迟和错误率之外还要盯幻觉率
rseroter · x · 2026-10-02
InfoWorld 刊文讨论 AI 原生系统的可观测性问题:一个 AI 助手可以在 1 秒内返回响应、可用性 99.9%,仪表盘全绿,但用户拿到的却是编造的答案——传统的延迟/错误率/吞吐量监控看不到这种「语义失败」。
文章提出 AI 应用需要新的一组 SLI(服务等级指标):
- 任务准确率:请求成功不等于任务完成
- Token 生成延迟:不同于传统响应时间
- 幻觉率:语法正确但事实错误的输出
- 偏见漂移:输出倾向随时间的偏移
- Prompt 注入抵御力:安全类失败不会表现为 HTTP 503
- 检索质量:RAG 依赖链上的正确性
- 单次成功任务成本:结合效果的效率指标
核心主张:AI 系统的非确定性行为、多步推理、检索依赖和工具调用,要求在现有可观测性栈上扩展指标体系,衡量系统是否「有用、有据、安全、高效、有韧性」,而不仅是「可达」。
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