LLM లాగింగ్ ప్రాంప్ట్లు మరియు పూర్తి చేయింపులను పట్టిస్తుంది — జరిగినది గురించి వివరణాత్మక డేటా. నిర్ణయ ట్రేసింగ్ నిర్ణయాలు ఎందుకు తీసుకున్నాయో పట్టిస్తుంది — ప్రో/కాన్ వాదనలు, ప్రీసిడెంట్లు మరియు కారణాలతో నిర్మితమైన తర్కం. లాగింగ్ డీబగ్గింగ్ను సాధ్యం చేస్తుంది. నిర్ణయ ట్రేసింగ్ సంస్థాగత జ్ఞానం, ప్రీసిడెంట్ శోధన మరియు వివరణాత్మక AIని సాధ్యం చేస్తుంది. AI ఏజెంట్రీ లాగింగ్ బదులుగా నిర్ణయ ట్రేసింగ్ పొరను అందిస్తుంది.
TL;DR: లాగింగ్ మోడల్ ఏమి చెప్పిందో అందిస్తుంది. నిర్ణయ ట్రేసింగ్ నిర్ణయం ఎందుకు తీసుకున్నారో అందిస్తుంది. కేవలం ఒకటి ప్రీసిడెంట్ మరియు సంస్థాగత జ్ఞానాన్ని సాధ్యం చేస్తుంది.
లాగింగ్ అవసరం కానీ సరిపోదు. ఇది ఏమి కోల్పోతుంది చూడండి.
వివరణాత్మక: "ఇది జరిగింది"
// Log entry
{
"prompt": "Should we approve...",
"completion": "Yes, approved...",
"tokens": 847,
"latency_ms": 1234
}
మీరు ఈ లాగ్ను కనుగొనవచ్చు. కానీ మీరు సమానమైన కేసులను ఎలా నిర్ణయించారో కనుగొనగలరా?
నియమిత: "ఇది మద్దతు ఇస్తుంది/విరోధిస్తుంది ఎందుకంటే..."
// Decision trace
{
"decision": "APPROVED",
"pro_arguments": [...],
"con_arguments": [...],
"precedent_cited": "D-1234",
"rationale_ids": [...]
}
తర్కం నమూనా ద్వారా ప్రశ్నించబడుతుంది. ప్రీసిడెంట్గా ఉటంకించబడుతుంది.
| అంశం | LLM లాగింగ్ | నిర్ణయ ట్రేసింగ్ |
|---|---|---|
| ఏది పట్టుకుంటుంది | ప్రాంప్ట్లు, పూర్తి చేయడం, టోకెన్లు, ఆలస్యం | తర్క నిర్మాణం, ప్రాధమికాలు, కారణం |
| డేటా నిర్మాణం | అనియమిత పాఠ్యం, సమతల మెటాడేటా | రూపకల్పన చేసిన వాదన చెట్లు, ప్రమాణ సంబంధాలు |
| క్వెరీ సామర్థ్యం | 'Xని కలిగి ఉన్న లాగ్లను కనుగొనండి' | 'తర్క నమూనా ఆధారంగా Yకి సమానమైన నిర్ణయాలను కనుగొనండి' |
| ప్రాధమికాన్ని మద్దతు ఇస్తుంది | ||
| సంస్థాగత జ్ఞానం | ||
| వ్యాఖ్యాన్యత | మోడల్ ఏమి చెప్పిందో చూపిస్తుంది | ఎందుకు నిర్ణయం తీసుకున్నారో చూపిస్తుంది |
| అనుగుణత విలువ | ఈవెంట్ల ఆడిట్ ట్రెయిల్ | తర్కానికి సంబంధించిన ఆడిట్ ట్రెయిల్ |
"మేము సమాన రిఫండ్ అభ్యర్థనలను ఎలా నిర్వహించాము?" అనేది పాఠ్య శోధన కాకుండా తర్క నిర్మాణాన్ని అవసరం. లాగ్లు సరిపోలే పదాలను కనుగొంటాయి. ట్రేస్లు సరిపోలే నమూనాలను కనుగొంటాయి.
కాలంతో కూడిన జ్ఞానం నిర్మిత నిర్ణయాలను అవసరం. లాగ్లు పురావస్తు శాస్త్రం. ట్రేస్లు నిర్మాణం.
గత నిర్ణయాలను ఉల్లేఖించే ఏజెంట్లు నిర్మిత ప్రాధమికాన్ని అవసరం. "మేము సమాన పరిస్థితులలో D-1234ని ఆమోదించాము" అనేది నిర్ణయ ట్రేస్లను అవసరం.
"ఏందుకు AI Xని నిర్ణయించింది?" అనేది నిర్మిత కారణాన్ని అవసరం. ఆలోచనల శ్రేణి అనేది పోస్ట్-హాక్. నిర్ణయ ట్రేస్లు భూమి సత్యం.
మంచి ఫలితాలకు దారితీసే తర్క నమూనాలను ట్రాక్ చేయడం నిర్మాణాన్ని అవసరం. లాగ్లు వాదనలను ఫలితాలకు సంబంధం కలిగి ఉండలేవు.
మానవ-లో-లూప్ నుండి పూర్తి స్వాయత్తకు మారడం సాక్ష్యాన్ని అవసరం. నిర్ణయ ట్రేస్లు నిర్ణయ నాణ్యతను నిరూపిస్తాయి. లాగ్లు అమలును నిరూపిస్తాయి.
LLM లాగింగ్ ప్రాంప్ట్లు, పూర్తి చేయడం మరియు మెటాడేటా (టోకెన్లు, ఆలస్యం)ను పట్టిస్తుంది. నిర్ణయ ట్రేసింగ్ నిర్మిత కారణాలను పట్టిస్తుంది: ప్రో/కాన్ వాదనలు, ఉల్లేఖనాలు, నమ్మక స్థాయిలు మరియు నిర్ణయాన్ని తీసుకునే తర్కం. లాగింగ్ వివరణాత్మకంగా ఉంటుంది; ట్రేసింగ్ ప్రమాణాత్మకంగా ఉంటుంది.
ప్రాంప్ట్/అవుట్పుట్ లాగ్లు కారణం నిర్మాణాన్ని పట్టించుకోలేదు. మీరు 'మేము సమానమైన కేసులను ఎలా నిర్వహించాము?' లేదా 'ఈ నిర్ణయాన్ని మద్దతు ఇచ్చే ఉల్లేఖనాలు ఏమిటి?' వంటి ప్రశ్నలను కచ్చితమైన పాఠ్య లాగ్ల నుండి అడగలేరు. నిర్ణయ ట్రేసింగ్ నిర్మిత ఆర్టిఫాక్టులను సృష్టిస్తుంది, ఇవి ఉల్లేఖన శోధన మరియు సంస్థాగత జ్ఞానాన్ని సాధ్యం చేస్తాయి.
కాదు. చెయిన్-ఆఫ్-థాట్ మోడల్ ద్వారా పోస్ట్-హాక్గా ఉత్పత్తి చేయబడింది — ఇది అంతర్గత గణనకు నిజమైనది కాదు. రెండు ప్రాంప్ట్లు వేరు వేరు 'వివరణలతో' ఒకే సమాధానాన్ని ఉత్పత్తి చేయవచ్చు. నిర్ణయ ట్రేసింగ్ నిర్ణయానికి సంబంధించిన నిర్మిత ఆర్టిఫాక్టులను పట్టిస్తుంది, పునర్నిర్మిత కథనాలను కాదు.
సమర్థవంతంగా కాదు. ఉల్లేఖనానికి ప్రమాణాత్మక సంబంధాలు అవసరం (మద్దతు/విరోధం), వివరణాత్మకమైనవి కాదు (ఉందు/ఉల్లేఖించు). లాగ్ ఆధారిత శోధన సమానమైన పాఠ్యాన్ని కనుగొంటుంది; నిర్ణయ ట్రేసింగ్ సమానమైన కారణం నమూనాలను కనుగొంటుంది. తేడా ప్రాథమికమైనది.
అవును. డీబగ్ చేయడం, ఖర్చు ట్రాకింగ్ మరియు అనుగుణత కోసం మీ లాగింగ్ను కొనసాగించండి. వివరణాత్మకత, ఉల్లేఖన మరియు సంస్థాగత జ్ఞానానికి నిర్ణయ ట్రేసింగ్ను జోడించండి. ఇవి వేర్వేరు ఉద్దేశ్యాలను కలిగి ఉంటాయి మరియు కలిసి పనిచేస్తాయి.
నియమాలు AI నిర్ణయాలను వివరించడం అవసరం. లాగ్లు మోడల్ ఏమి చెప్పిందో చూపిస్తాయి. నిర్ణయ ట్రేస్లు నిర్ణయం ఎందుకు తీసుకోబడింది, ఏ ప్రత్యామ్నాయాలను పరిగణనలోకి తీసుకున్నారు మరియు ఏ ఆధారాలు మద్దతు ఇచ్చాయో చూపిస్తాయి. ఇది ఆడిటర్లు మరియు నియంత్రకులు నిజంగా అవసరమైనది.
మీ AI ఎందుకు నిర్ణయించిందో పట్టించుకోండి, కేవలం ఇది ఏమి చెప్పిందో కాదు.