LLM megfigyelhetőség: AI-alkalmazások figyelése a termelésben

Az LLM alkalmazások megfigyelhetősége meghaladja a hagyományos APM-et. A csapatoknak nyomon kell követniük a késleltetést (az első tokenig eltelt idő, a teljes generálási idő), a token felhasználást és költséget, a kimenet minőségét (kiértékelések vagy emberi visszajelzések révén) és a hibaarányt. E mutatók nélkül a hibakeresés és az optimalizálás találgatásokká válik.

A feltörekvő eszközök és gyakorlatok közé tartoznak a teljes kérésfolyamatot rögzítő nyomkövetési keretrendszerek, időszakos minőségellenőrzéseket futtató kiértékelési folyamatok, valamint a költségeket az üzleti eredményekkel korreláló irányítópultok. A nyílt forráskódú projektek, mint például a LangSmith, a Phoenix és az OpenTelemetry integráció egyre nagyobb teret hódít.

A cloudstrata integrálja az LLM-megfigyelést a meglévő platformtervezési és DevOps-gyakorlatokba. Segítünk ügyfeleinknek mesterséges intelligencia-alkalmazásaik műszerezésében, riasztások beállításában és a folyamatos fejlesztés alapjainak kialakításában.