オブザーバビリティ

オブザーバビリティ

両ランタイムは本番デプロイメント向けのオブザーバビリティ機能を提供します。

Rust：構造化ログ

ai-lib-rust は tracing エコシステムを使用します：

use tracing_subscriber;

// ログを有効化
tracing_subscriber::init();

// すべての AI-Lib 操作が構造化ログイベントを発行
let client = AiClient::new("openai/gpt-4o").await?;

ログレベル：

• INFO — リクエスト/レスポンスサマリー
• DEBUG — プロトコル読み込み、パイプラインステージ
• TRACE — 個々のフレーム、JSONPath マッチ

Rust：呼び出し統計

すべてのリクエストが使用統計を返します：

let (response, stats) = client.chat()
    .user("Hello")
    .execute_with_stats()
    .await?;

println!("Model: {}", stats.model);
println!("Provider: {}", stats.provider);
println!("Prompt tokens: {}", stats.prompt_tokens);
println!("Completion tokens: {}", stats.completion_tokens);
println!("Total tokens: {}", stats.total_tokens);
println!("Latency: {}ms", stats.latency_ms);

Python：呼び出し統計

response, stats = await client.chat() \
    .user("Hello") \
    .execute_with_stats()

print(f"Tokens: {stats.total_tokens}")
print(f"Latency: {stats.latency_ms}ms")

TypeScript：呼び出し統計

const { response, stats } = await client
  .chat()
  .user('Hello')
  .executeWithStats();

console.log(`Model: ${stats.model}`);
console.log(`Provider: ${stats.provider}`);
console.log(`Prompt tokens: ${stats.promptTokens}`);
console.log(`Completion tokens: ${stats.completionTokens}`);
console.log(`Total tokens: ${stats.totalTokens}`);
console.log(`Latency: ${stats.latencyMs}ms`);

Python：メトリクス（Prometheus）

from ai_lib_python.telemetry import MetricsCollector

metrics = MetricsCollector()

client = await AiClient.builder() \
    .model("openai/gpt-4o") \
    .metrics(metrics) \
    .build()

# いくつかのリクエストの後...
prometheus_text = metrics.export_prometheus()

TypeScript：メトリクス（Prometheus）

import { MetricsCollector } from '@hiddenpath/ai-lib-ts/telemetry';

const metrics = new MetricsCollector();

const client = await AiClient.builder()
  .model('openai/gpt-4o')
  .metrics(metrics)
  .build();

// いくつかのリクエストの後...
const prometheusText = metrics.exportPrometheus();

追跡されるメトリクス：

• ai_lib_requests_total — モデル/プロバイダー別リクエスト数
• ai_lib_request_duration_seconds — レイテンシヒストグラム
• ai_lib_tokens_total — タイプ別トークン使用量
• ai_lib_errors_total — タイプ別エラー数

Python：分散トレーシング（OpenTelemetry）

from ai_lib_python.telemetry import Tracer

tracer = Tracer(
    service_name="my-app",
    endpoint="http://jaeger:4317",
)

client = await AiClient.builder() \
    .model("openai/gpt-4o") \
    .tracer(tracer) \
    .build()

TypeScript：分散トレーシング（OpenTelemetry）

import { Tracer } from '@hiddenpath/ai-lib-ts/telemetry';

const tracer = new Tracer({
  serviceName: 'my-app',
  endpoint: 'http://jaeger:4317',
});

const client = await AiClient.builder()
  .model('openai/gpt-4o')
  .tracer(tracer)
  .build();

トレースには以下のスパンが含まれます：

• プロトコル読み込み
• リクエストコンパイル
• HTTP トランスポート
• パイプライン処理
• イベントマッピング

Python：ヘルス監視

from ai_lib_python.telemetry import HealthChecker

health = HealthChecker()
status = await health.check()

print(f"Healthy: {status.is_healthy}")
print(f"Details: {status.details}")

TypeScript：ヘルス監視

import { HealthChecker } from '@hiddenpath/ai-lib-ts/telemetry';

const health = new HealthChecker();
const status = await health.check();

console.log(`Healthy: ${status.isHealthy}`);
console.log(`Details: ${status.details}`);

Python：ユーザーフィードバック

AI レスポンスへのフィードバックを収集します：

from ai_lib_python.telemetry import FeedbackCollector

feedback = FeedbackCollector()

# レスポンスを取得した後
feedback.record(
    request_id=stats.request_id,
    rating=5,
    comment="Helpful response",
)

TypeScript：ユーザーフィードバック

import { FeedbackCollector } from '@hiddenpath/ai-lib-ts/telemetry';

const feedback = new FeedbackCollector();

// レスポンスを取得した後
feedback.record({
  requestId: stats.requestId,
  rating: 5,
  comment: 'Helpful response',
});

耐障害性のオブザーバビリティ

サーキットブレーカーとレートリミッターの状態を監視します：

// Rust
let state = client.circuit_state(); // Closed, Open, HalfOpen
let inflight = client.current_inflight();

Python：耐障害性のオブザーバビリティ

# Python
signals = client.signals_snapshot()
print(f"Circuit: {signals.circuit_state}")
print(f"Inflight: {signals.current_inflight}")

// TypeScript
const signals = client.signalsSnapshot();
console.log(`Circuit: ${signals.circuitState}`);
console.log(`Inflight: ${signals.currentInflight}`);