Просунутий•8–12 годин

AI Incident → Regression Forensics Lab

Перетворіть production incident у мінімізований відтворюваний testcase, root-cause slice, permanent regression і перевірений release/rollback gate.

incident forensicsregression engineeringreplayroot-cause isolationrelease governance

Сценарій

Задача

Production AI incident уже локалізовано, але postmortem завершується PDF-файлом і ручною обіцянкою “більше так не робити”. Потрібно перетворити runtime evidence у мінімальний executable case, ізолювати failure layer і довести, що fix не лише приховав симптом.

Покрокове виконання

1. Заморозьте incident evidence

Результат: Відомо, що саме працювало у production в момент failure.

Завдання

→Зафіксуйте code/model/prompt/retrieval/tool/policy versions
→Збережіть privacy-safe trace
→Зчитайте authoritative final state
→Позначте missing evidence як UNKNOWN

Перевірки

✓Не реконструюйте відсутні факти з памʼяті або логіки моделі
✓Evidence має timestamp і provenance

2. Мінімізуйте reproduction

Результат: Failure відтворюється у контрольованому harness.

Завдання

→Видаліть нерелевантний context
→Зафіксуйте deterministic dependencies
→Повторіть кілька trials для probabilistic layer
→Перевірте, що severity зберігається

Перевірки

✓Minimized case все ще відтворює небезпечний outcome
✓Flaky reproduction позначений окремо

3. Ізолюйте root cause через ablations

Результат: Fix спрямований на failure layer, а не косметику output.

Завдання

→Порівняйте model/prompt/retrieval/tool/policy variants
→Перевірте stale/permission/runtime hypotheses
→Виміряйте побічні regressions
→Задокументуйте causal confidence

Перевірки

✓Correlation не видається за доведений root cause
✓Є хоча б один falsified hypothesis

4. Вбудуйте regression у release contract

Результат: Incident фізично не може повторитися непоміченим тим самим шляхом.

Завдання

→Додайте testcase у versioned suite
→Встановіть blocking severity
→Програйте fix і known-good rollback
→Додайте monitoring signal для production recurrence

Перевірки

✓Regression запускається автоматично на релевантних змінах
✓Rollback/fallback перевірений до promotion

Критерії приймання

Incident має exact release/runtime fingerprint
Minimized testcase відтворює failure або чесно має UNKNOWN status
Root-cause analysis містить controlled ablations
Permanent regression має owner і blocking severity
Fix та rollback проходять один і той самий acceptance contract

Матеріали перед виконанням

Incident response для AI

AI incident response адаптує Detect–Respond–Recover до помилок моделей, retrieval, tools, даних і політик. Розглядаємо severity, evidence preservation, containment, safe rollback, комунікації, відновлення та перетворення інцидентів на контрольні тести.

Оцінювання LLM-систем у production

Як побудувати evaluation set, автоматичні та людські метрики, regression gates і спостережуваність для промптів, RAG та агентів.

Production monitoring AI-систем

Production monitoring AI-систем поєднує SRE-сигнали з якістю, safety, drift, вартістю та людським feedback. Стаття визначає telemetry contract, SLI/SLO, sampling, privacy, алерти, canary, rollback і зв’язок із evaluation datasets.

Вибір моделей і model routing

Як маршрутизувати запити між моделями та провайдерами за capabilities, якістю, latency, вартістю, ризиком, доступністю і політикою fallback.