AI 和 LLM 可观测性
利用业界领先的可观测性，提升生成式 AI 应用程序、LLM 和代理的性能、可解释性与合规性。
为 LLM 和生成式 AI 应用程序提供全栈可观测性
降低成本并提高 AI 和 LLM 堆栈的性能
- 使用统一且可定制的仪表板监控生成式 AI 应用程序的运营指标，例如令牌成本、请求时长及异常问题，推动主动运维
- 利用 Davis® AI 检测用户行为变化，预测成本增加并主动做出调整，以实现成本管控
- 通过追踪分析最慢请求与错误数据，缩短模型响应时间并提升可靠性
- 根据预定义阈值、意外行为或与预期模式的偏差触发自动化工作流程
构建对 LLM 输入和输出的可信验证
- 通过监控和分析护栏指标，保障 AI 应用程序质量，规避潜在偏见、错误及 AI 系统滥用风险
- 发现模型幻觉，识别 LLM 滥用行为（例如恶意提示注入），防止个人身份信息 (PII) 泄露，并检测有害语言内容
- 分析 LLM 护栏的有效性并进行必要调整，确保提供最佳用户体验和安全性
解释并追溯 AI 技术支持的应用程序输出
- 通过覆盖应用程序全栈（包括编排、语义缓存和 LLM 模型层）的端到端跟踪，全面了解每个用户请求的执行情况
- 追踪和映射整个系统中跨多个 LLM、RAG 管道和/或代理框架的依赖关系，实现端到端可观测性，确保无缝交互和最佳用户体验
- 利用 Davis® AI 自动查明 LLM 链中错误与故障的问题根源，并在影响客户之前主动加快问题解决
降低生成式 AI 应用程序的合规风险
- 全面且经济高效地记录所有输入输出数据，维护从提示到响应的完整数据溯源，构建清晰审计追踪链，以确保符合监管标准
- 构建可视化仪表板，直观呈现 AI 系统的行为与性能，提升运行透明度并验证合规性
- 通过监控基础设施数据（包括温度、内存利用率和进程使用情况），助力碳减排计划实施
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