AI 可观测_API 网关(API Gateway)-阿里云帮助中心

提供AI可观测基础能力，包括metric、log和trace，其后需接ai-proxy插件，如果不接ai-proxy插件，则需要用户进行相应配置才可生效。

运行属性

插件执行阶段：默认阶段，插件执行优先级：200。

配置说明

插件默认请求符合openai协议格式，并提供了以下基础可观测值，用户无需特殊配置：

metric：提供了输入token、输出token、首个token的RT（流式请求）、请求总RT等指标，支持在网关、路由、服务、模型四个维度上进行观测。
log：提供了input_token, output_token, model, llm_service_duration, llm_first_token_duration 等字段。

您还可以通过配置的方式对可观测的值进行扩展：

名称	数据类型	填写要求	默认值	描述
`attributes`	[]Attribute	非必填	-	希望记录在log/span中的信息。

Attribute 配置说明：

名称	数据类型	填写要求	默认值	描述
`key`	string	必填	-	attribute 名称。
`value_source`	string	必填	-	attribute 取值来源，可选值为`fixed_value`,`request_header`,`request_body`,`response_header`,`response_body`,`response_streaming_body`。
`value`	string	必填	-	attribute 取值 key value/path。
`rule`	string	非必填	-	从流式响应中提取 attribute 的规则，可选值为`first`,`replace`,`append`。
`apply_to_log`	bool	非必填	false	是否将提取的信息记录在日志中。
`apply_to_span`	bool	非必填	false	是否将提取的信息记录在链路追踪span中。

value_source的各种取值含义如下：

fixed_value：固定值。
request_header： attribute值通过http请求头获取，value配置为header key。
request_body：attribute值通过请求body获取，value配置格式为gjson的jsonpath。
response_header：attribute值通过http响应头获取，value配置为header key。
response_body：attribute值通过响应body获取，value配置格式为 gjson的jsonpath。
response_streaming_body：attribute 值通过流式响应body获取，value配置格式为gjson的 jsonpath。

当value_source为response_streaming_body时，应当配置rule，用于指定如何从流式body中获取指定值，取值含义如下：

first：多个chunk中取第一个有效chunk的值。
replace：多个chunk中取最后一个有效chunk的值。
append：拼接多个有效chunk中的值，可用于获取回答内容。

配置示例

如果希望在网关访问日志中记录ai-statistic相关的统计值，需要修改log_format，在原log_format基础上添加一个新字段，示例如下：

'{"ai_log":"%FILTER_STATE(wasm.ai_log:PLAIN)%"}'

空配置

监控

route_upstream_model_metric_input_token{ai_route="llm",ai_cluster="outbound|443||qwen.dns",ai_model="qwen-turbo"} 10
route_upstream_model_metric_llm_duration_count{ai_route="llm",ai_cluster="outbound|443||qwen.dns",ai_model="qwen-turbo"} 1
route_upstream_model_metric_llm_first_token_duration{ai_route="llm",ai_cluster="outbound|443||qwen.dns",ai_model="qwen-turbo"} 309
route_upstream_model_metric_llm_service_duration{ai_route="llm",ai_cluster="outbound|443||qwen.dns",ai_model="qwen-turbo"} 1955
route_upstream_model_metric_output_token{ai_route="llm",ai_cluster="outbound|443||qwen.dns",ai_model="qwen-turbo"} 69

日志

{
  "ai_log":"{\"model\":\"qwen-turbo\",\"input_token\":\"10\",\"output_token\":\"69\",\"llm_first_token_duration\":\"309\",\"llm_service_duration\":\"1955\"}"
}

链路追踪

配置为空时，不会在span中添加额外的attribute。

从非openai协议提取token使用信息

在ai-proxy中设置协议为original时，以百炼为例，可作如下配置指定如何提取model、input_token、output_token。

attributes:
  - key: model
    value_source: response_body
    value: usage.models.0.model_id
    apply_to_log: true
    apply_to_span: false
  - key: input_token
    value_source: response_body
    value: usage.models.0.input_tokens
    apply_to_log: true
    apply_to_span: false
  - key: output_token
    value_source: response_body
    value: usage.models.0.output_tokens
    apply_to_log: true
    apply_to_span: false

监控

route_upstream_model_metric_input_token{ai_route="bailian",ai_cluster="qwen",ai_model="qwen-max"} 343
route_upstream_model_metric_output_token{ai_route="bailian",ai_cluster="qwen",ai_model="qwen-max"} 153
route_upstream_model_metric_llm_service_duration{ai_route="bailian",ai_cluster="qwen",ai_model="qwen-max"} 3725
route_upstream_model_metric_llm_duration_count{ai_route="bailian",ai_cluster="qwen",ai_model="qwen-max"} 1

日志

此配置下日志效果如下：

{
  "ai_log": "{\"model\":\"qwen-max\",\"input_token\":\"343\",\"output_token\":\"153\",\"llm_service_duration\":\"19110\"}"  
}

链路追踪

链路追踪的span中可以看到model、input_token、output_token三个额外的attribute。

配合认证鉴权记录consumer

举例如下：

attributes:
  - key: consumer # 配合认证鉴权记录consumer
    value_source: request_header
    value: x-mse-consumer
    apply_to_log: true

记录问题与回答

attributes:
  - key: question # 记录问题
    value_source: request_body
    value: messages.@reverse.0.content
    apply_to_log: true
  - key: answer   # 在流式响应中提取大模型的回答
    value_source: response_streaming_body
    value: choices.0.delta.content
    rule: append
    apply_to_log: true
  - key: answer   # 在非流式响应中提取大模型的回答
    value_source: response_body
    value: choices.0.message.content
    apply_to_log: true

进阶

配合阿里云SLS数据加工，可以将AI相关的字段进行提取加工，例如原始日志为：

ai_log:{"question":"用python计算2的3次方","answer":"你可以使用 Python 的乘方运算符 `**` 来计算一个数的次方。计算2的3次方，即2乘以自己2次，可以用以下代码表示：\n\n```python\nresult = 2 ** 3\nprint(result)\n```\n\n运行这段代码，你会得到输出结果为8，因为2乘以自己两次等于8。","model":"qwen-max","input_token":"16","output_token":"76","llm_service_duration":"5913"}

使用如下数据加工脚本，可以提取出question和answer：

e_regex("ai_log", grok("%{EXTRACTJSON}"))
e_set("question", json_select(v("json"), "question", default="-"))
e_set("answer", json_select(v("json"), "answer", default="-"))

提取后，SLS中会添加question和answer两个字段，示例如下：

ai_log:{"question":"用python计算2的3次方","answer":"你可以使用 Python 的乘方运算符 `**` 来计算一个数的次方。计算2的3次方，即2乘以自己2次，可以用以下代码表示：\n\n```python\nresult = 2 ** 3\nprint(result)\n```\n\n运行这段代码，你会得到输出结果为8，因为2乘以自己两次等于8。","model":"qwen-max","input_token":"16","output_token":"76","llm_service_duration":"5913"}

question:用python计算2的3次方

answer:你可以使用 Python 的乘方运算符 `**` 来计算一个数的次方。计算2的3次方，即2乘以自己2次，可以用以下代码表示：

result = 2 ** 3
print(result)

运行这段代码，你会得到输出结果为8，因为2乘以自己两次等于8。

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