Drupal KI-Ökosystem Teil 2 – KI-Logging, Beobachtbarkeit & API-Explorer

Im ersten Teil unserer Serie haben wir die grundlegende Architektur erkundet und das Drupal AI Ecosystem sowie das AI CKEditor Modul eingerichtet. In diesem Folgeartikel werfen wir einen praktischen Blick auf die drei weiteren wichtigen Submodule, die robuste, produktionsreife KI-Funktionen ermöglichen: AI Logging, AI Observability und den API Explorer.

Diese Elemente sorgen für Transparenz, vereinfachen das Debugging und ermöglichen sicheres Experimentieren innerhalb des Drupal AI Ecosystems, sodass Sie Vertrauen und Kontrolle behalten, während Sie KI auf Ihrer gesamten Website skalieren.

Da sich KI immer stärker in die Web-Content-Infrastruktur integriert, werden Fragen der Transparenz, Reproduzierbarkeit und des operativen Vertrauens zunehmend wichtiger.

Logging, Observability und Echtzeit-Tests sind keine optionalen Extras; sie sind grundlegende Anforderungen für eine verantwortungsvolle KI-Einführung in redaktionellen und kundenorientierten Umgebungen.

In diesem Artikel werden wir drei Module besprechen, die diese Anforderungen in jeder Drupal-Einrichtung direkt erfüllen und das gesamte Drupal AI Ecosystem verbessern.

Bevor wir tiefer in das Drupal AI Ecosystem eintauchen, erfahren Sie, wie unser KI-Wissen Sie dabei unterstützen kann, diese Module effektiv zu implementieren und Ihre Drupal-Website in ein intelligentes, datengesteuertes Erlebnis zu verwandeln.

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Drupal AI Ecosystem: AI Logging Modul

Zweck

Das AI Logging Modul verfolgt jede KI-Modell-Aufrufung (Anfragen und Antworten), die vom Drupal AI System verarbeitet wird. Es erfasst Metadaten wie den Prompt, das verwendete Modell/den Anbieter, kontextbezogene Parameter, Zeitstempel, Benutzer-ID und die vollständige oder redigierte Ausgabe.

Dies schafft eine zuverlässige Audit-Spur für alle KI-Interaktionen, was für Compliance, Fehlerbehebung, Kostenverfolgung und Governance im Drupal AI Ecosystem unerlässlich ist.

Warum Sie es brauchen

1. Debugging: Leicht erkennen, wo Prompts oder Ausgaben die redaktionellen Erwartungen nicht erfüllen.
2. Audit & Compliance: Nachweisen, welche KI-generierten Inhalte von wem und wann erstellt wurden.
3. Nutzungsüberwachung: API-Verbrauch verfolgen (einschließlich Token-Anzahl und Kosten, abhängig von der Funktionsunterstützung des Anbieters).
4. Sicherheit: Anomale oder missbräuchliche Nutzungsmuster erkennen.

Funktionsübersicht

1. Granulare Konfiguration: Inhalte, Parameter, Fehler und Metadaten protokollieren. Optional sensible Informationen zum Schutz der Privatsphäre redigieren.
2. Log-Speicherung: Logs werden in dedizierte Datenbanktabellen geschrieben, die über die Drupal-Admin-Oberfläche zugänglich oder optional exportierbar sind.
3. Admin-UI: Logs nach Datum, Modell, Benutzer oder Fehlerstatus suchen/filtern für eine schnelle Untersuchung.
4. Berechtigungen: Festlegen, wer Logs einsehen oder Rohdaten exportieren darf, unter Verwendung standardmäßiger Drupal-Rollen und -Berechtigungen.

Installation

Modul aktivieren:

drush en ai_logging

drush cr

Konfiguration

Sobald das Modul aktiviert ist, sehen Sie die Option AI Logging im AI-Menü. 

Navigieren Sie zu Konfiguration → AI → AI Logging → AI Logging 

Einstellungen (/admin/config/ai/logging/settings). 

Aktivieren Sie „Anfragen automatisch protokollieren“.

Sie können auch die Anzahl der in der Datenbank zu speichernden Log-Nachrichten und die Aufbewahrungsdauer konfigurieren. Sie können die Werte nach Bedarf festlegen. Führen wir nun eine Operation mit KI durch und generieren Inhalte mit dem AI CKEditor.

 

Überprüfen Sie die Logs unter Konfiguration → AI → AI Logging → AI Logs (/admin/config/ai/logging/collection).

Wenn Sie dies genauer betrachten, sehen Sie einen Standard-Prompt neben dem vom Benutzer bereitgestellten Prompt. Und da die Ausgabe direkt gestreamt wird, sehen Sie die Ausgabe hier nicht.

Versuchen wir einen weiteren Fall, um Rechtschreibfehler mit KI im CKEditor zu korrigieren.

• Das CKEditor-Plugin „Rechtschreibung korrigieren“ aktiviert.
• Einige Rechtschreibfehler im CKEditor-Inhalt gemacht.
• Den Text ausgewählt, auf den Sie diese Operation anwenden möchten. Und auf AI Assistant geklickt & Rechtschreibung korrigieren ausgewählt. Klicken Sie auf die Schaltfläche „Rechtschreibung korrigieren“. Sie erhalten die korrigierte Antwort von der KI.

Hier ist das Log für diese Anfrage.

AI Logging bietet auch die Möglichkeit, Log-Bundles (Typen) zu erstellen und Felder darin zu definieren, die verwendet werden können, um benutzerdefinierte zusätzliche Daten für die Anfrage zu protokollieren. Standardmäßig werden alle Logs mit dem Typ „Generisch“ protokolliert. Diese Flexibilität macht AI Logging zu einem integralen Bestandteil des Drupal AI Ecosystems, um Transparenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Siehe auch:

1. Drupal AI Ecosystem Teil 1: Einrichtung und AI CKEditor Konfiguration
2. Verwandeln Sie Ihre Website mit dem Drupal AI Modul im Jahr 2025
3. Erstellen und Integrieren: CKEditor 5 Plugin in Drupal 11
4. Ethischer KI-Chatbot: Implementierung des RAIL Frameworks bei OSL

Drupal AI Ecosystem: AI Observability

Zweck & Abgrenzung vom Logging

Das AI Observability Modul protokolliert alle Aufrufe an KI-Anbieter und erfasst Metadaten, um die Überwachung, Prüfung und Verwaltung der KI-Nutzung zu unterstützen. Sie können diese Logs verwenden, um den Token-Verbrauch pro Benutzer, pro Anbieter oder pro Operationstyp zu verfolgen, um Muster zu verstehen und Vielnutzer zu identifizieren. Diese Funktion verbessert die Transparenz im gesamten Drupal AI Ecosystem und gewährleistet Leistung und Verantwortlichkeit.

1. Modul aktivieren: 

drush en ai_observability 

drush cr 

Konfiguration

Gehen Sie zu Konfiguration → AI → AI Observability.  

Wählen Sie die Ereignisse aus, die protokolliert werden sollen, und speichern Sie die Einstellungen. (Sie können die Tags festlegen, die für die Protokollierung verwendet werden sollen, was beim Filtern und Berichten hilfreich sein kann.)

Es werden Einträge für Anfragen in den Drupal DB Logs protokolliert. Ich habe einen Absatz umformuliert:

Sie finden mehrere Einträge für AI Observability in den Logs. Einer davon zeigt die Anzahl der in der Anfrage verwendeten Tokens. Wie im Screenshot unten gezeigt, wurden 264 Tokens verwendet. Daher ist dieses Modul nützlich für die Überwachung von Anfragen und der Token-Nutzung, was für das Verständnis der KI-Effizienz im Drupal AI Ecosystem unerlässlich ist.

Wie von diesem Modul und der Community vorgeschlagen, können Sie das Extended Logger Modul verwenden, um die Logs mit einer besseren Benutzeroberfläche und Filteroptionen zu speichern und anzuzeigen.

Drupal AI Ecosystem: AI API Explorer

Zweck: Sicheres Experimentieren

Dieses Modul ist eine spannende Ergänzung für alle, die die KI-Integration in Drupal erkunden! Es bietet eine Vielzahl praktischer Formulare, die es Site-Buildern ermöglichen, mit verschiedenen API-Aufrufen zu experimentieren und sogar Boilerplate-Code zu generieren, um diese Aufrufe in benutzerdefinierten Modulen nachzubilden. Es ist primär für Entwicklungszwecke konzipiert – perfekt zum Testen von Prompts und Antworten mit Ihrem gewählten LLM. 

Die verfügbaren Formulare ändern sich automatisch entsprechend den von Ihnen eingerichteten Modulen und KI-Anbietern. Darüber hinaus können andere Module mit zunehmender Konfiguration eigene Formulare einführen, was die Flexibilität erhöht. Diese Verbindung macht den API Explorer zu einem unverzichtbaren Werkzeug für Experimente im Drupal AI Ecosystem.

Installation

drush en ai_api_explorer

drush cr

API Explorer konfigurieren & nutzen

Sie finden es unter Konfiguration → AI → AI Observability (/admin/config/ai/explorers).

Sie sehen eine Liste verschiedener Explorer. Beginnen wir mit dem Chat Explorer.

Sie sehen auch den Code, der für diese Anfrage im Backend ausgeführt wird. Sie können dieses Code-Snippet verwenden, um benutzerdefinierten Code zu schreiben, um eine KI-Antwort für verschiedene Geschäftsanwendungsfälle zu generieren.

Sie können mit verschiedenen Kontexten experimentieren, indem Sie Anbieter und Modelle verwenden und Töne anpassen, um optimale Ergebnisse für verschiedene Anwendungen zu erzielen. Diese praktische Erkundung macht das Drupal AI Ecosystem flexibel und zukunftssicher.

Wie diese Module zusammenarbeiten

In Kombination bilden AI Logging, AI Observability und der API Explorer ein leistungsstarkes operatives Rückgrat für die Verwaltung von KI in Drupal:

1. Der API Explorer ermöglicht Entwicklern und Site-Buildern, KI-Interaktionen sicher zu prototypisieren und zu testen, bevor sie bereitgestellt werden.
2. AI Logging stellt sicher, dass jede KI-Interaktion mit vollständiger Nachvollziehbarkeit aufgezeichnet wird, was Compliance, Debugging und Governance unterstützt.
3. AI Observability liefert Echtzeit-Einblicke in Nutzungsmuster, Token-Verbrauch und Systemverhalten und ermöglicht so proaktives Monitoring und Optimierung.

Zusammen bringen diese Module Transparenz, Kontrolle und Agilität in Ihre KI-Workflows. Sie verwandeln KI von einem mysteriösen Backend-Prozess in einen gut verwalteten, beobachtbaren und testbaren Teil Ihres Digital Experience Stacks. Egal, ob Sie KI über redaktionelle Workflows hinweg skalieren oder mit neuen Funktionen experimentieren, dieses Trio stellt sicher, dass Sie dies verantwortungsvoll und effizient tun.

Was kommt als Nächstes?

Mit einer soliden Grundlage wird Teil 3 dieser Serie die KI-Inhaltsübersetzung erkunden und die Leistungsfähigkeit der mehrsprachigen Inhaltsbereitstellung in Drupal freisetzen. Wir werden untersuchen, wie KI Ihnen helfen kann, Inhalte in großem Maßstab zu übersetzen, Ton und Kontext über Sprachen hinweg beizubehalten und globale Inhaltsoperationen zu optimieren.

Bleiben Sie dran, während wir weiterhin ein intelligenteres, inklusiveres Drupal-Erlebnis aufbauen, angetrieben von KI.

Siehe auch:

1. DrupalCon Wien Wichtigste Erkenntnisse: Drupal mit KI transformieren
2. GenAI vs. LLM: Was ist der wahre Unterschied?
3. UX Best Practices für Website-Integrationen
4. Gin Admin Theme: Claro im Drupal CMS ersetzen

Wichtige Erkenntnisse

1. Das Drupal AI Ecosystem ermöglicht transparente und skalierbare KI-Operationen, indem es Module wie AI Logging, Observability und API Explorer kombiniert, um die Verantwortlichkeit bei jeder KI-Interaktion zu gewährleisten.
2. AI Logging etabliert eine starke Audit-Spur für alle KI-Anfragen und -Antworten und unterstützt Teams bei Debugging, Compliance und Leistungsverfolgung auf Drupal-basierten Websites.
3. AI Observability liefert Echtzeit-Einblicke in die KI-Nutzung durch Verfolgung von Anfragen, Token-Verbrauch und Leistungsmetriken.
4. Der AI API Explorer ermöglicht sicheres Experimentieren, indem er Entwicklern erlaubt, KI-Prompts oder -Integrationen zu prototypisieren, zu testen und zu verfeinern, bevor sie vollständig bereitgestellt werden.
5. Zusammen bilden diese Module das Rückgrat eines verantwortungsvollen Drupal AI Ecosystems und ermöglichen es Site-Buildern, schneller Innovationen voranzutreiben und gleichzeitig Transparenz zu wahren.