통찰력
LLM 관찰 가능성: 프로덕션에서 AI 애플리케이션 모니터링
LLM 애플리케이션에 대한 관찰 가능성은 기존 APM을 뛰어넘습니다. 팀은 대기 시간(첫 번째 토큰까지의 시간, 총 생성 시간), 토큰 소비 및 비용, 출력 품질(평가 또는 사람의 피드백을 통해) 및 오류율을 추적해야 합니다. 이러한 측정항목이 없으면 디버깅과 최적화는 추측에 불과합니다.
새로운 도구 및 사례에는 전체 요청 흐름을 캡처하는 추적 프레임워크, 정기적인 품질 검사를 실행하는 평가 파이프라인, 비용과 비즈니스 결과의 상관 관계를 분석하는 대시보드가 포함됩니다. LangSmith, Phoenix 및 OpenTelemetry 통합과 같은 오픈 소스 프로젝트가 주목을 받고 있습니다.
cloudstrata는 LLM 관측성을 기존 플랫폼 엔지니어링 및 DevOps 방식에 통합합니다. 우리는 고객이 AI 애플리케이션을 계측하고, 경고를 설정하고, 지속적인 개선을 위한 기준선을 설정할 수 있도록 지원합니다.
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