KI- und LLM-Observability

Überwachen, optimieren und sichern Sie generative KI-Anwendungen, LLMs und agentenbasierte Workflows – und verbessern Sie so die Leistung, Erklärbarkeit und Compliance.

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Nahtlose Integration im gesamten KI-Anwendungs-Stack

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Integrieren und beobachten

Integrieren und überwachen Sie jede AI-Stack-Ebene – von Benutzeranwendungen bis hin zu LLMs und Infrastruktur – mit nativer Unterstützung für führende KI-Plattformen.

Geschäftsauswirkungen

Verfolgen Sie, wie KI Produktivitätssteigerungen erzielt, Support-Anfragen reduziert, autonom agiert und eine Rendite erzielt.

Application Performance Management

Verfolgen Sie die Endbenutzererfahrung, Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von KI-gestützten Anwendungen.

Orchestrierungsebene

Überwachen Sie Chain-Performance, Sicherheitsvorrichtungen und sofortiges Caching über Orchestrierungs-Frameworks hinweg.

Kommunikation zwischen Agenten

Beobachten Sie die Protokolle der Agenten, die Ausführung von Befehlen, die Verwendung von Tools sowie die Kommunikation zwischen mehreren Agenten.

Modellintegrität

Bewerten Sie die Token-Nutzung, Kosten, Stabilität, Latenz, Aufruffehler und Ressourcenauslastung der Modellergebnisse.

Semantische Caches und Vektordatenbanken

Überwachen Sie RAG-Pipelines, Datenvolumen, Verteilung und Abrufmuster.

Infrastrukturmonitoring

Verfolgen Sie Auslastung, Sättigung und Fehler von GPUs, TPUs und Rechenressourcen.

Durchgängige Observability für agentenbasierte KI, generative KI und LLMs

Reduzieren Sie die Kosten und verbessern Sie die Leistung Ihres agentenbasierten, KI- und LLM-Stacks

Überwachen Sie operative Kennzahlen für GenAI-Anwendungen wie Token-Kosten, Anfragedauer und Probleme mit einheitlichen und anpassbaren Dashboards, die proaktive Maßnahmen ermöglichen
Nutzen Sie intelligente Erkennungsfunktionen, um Veränderungen im Benutzerverhalten zu identifizieren, Kostensteigerungen vorherzusagen und proaktiv Änderungen zur Kostenkontrolle vorzunehmen
Reduzieren Sie die Antwortzeiten von KI-Agenten und LLM und verbessern Sie die Zuverlässigkeit, indem Sie die Spuren der langsamsten Anfragen und Fehler analysieren
Vergleichen Sie die Leistung verschiedener KI-Modelle anhand von A/B-Test-Ergebnissen, um fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Modelle in der Produktion eingesetzt werden sollen

Vertrauen aufbauen, Sicherheitsvorrichtungen für LLM-Eingaben und Ergebnisse überwachen

Sichern Sie die Qualität von KI-Anwendungen durch Monitoring und Analyse von Guardrail-Kennzahlen, um potenzielle Verzerrungen, Fehler und Missbrauch von KI-Systemen zu minimieren
Erkennen Sie Modellhalluzinationen, identifizieren Sie LLM-Missbrauchsversuche, wie z. B. böswillige Prompt-Injektionen, und verhindern Sie diese
Verlust personenbezogener Daten (PII) und Erkennung toxischer Sprache Analyse der Wirksamkeit von LLM-Sicherheitsvorkehrungen und Durchführung notwendiger Anpassungen, um eine optimale Benutzererfahrung und Sicherheit zu gewährleisten

Erläutern, protokollieren und verfolgen Sie die Ergebnisse Ihres KI-Dienstes

Erhalten Sie umfassende Transparenz über die Ausführung jeder Benutzeranfrage mit Tracing und Protokollen, die den gesamten Anwendungsstack abdecken: Frontend, Backend, Orchestrierungen, RAG, LLM und Agentenschichten
Protokollieren, verfolgen und ordnen Sie Abhängigkeiten zwischen Ihren Diensten, die sich über Ihre gesamte Architektur erstrecken
Intelligente Erkennung, um die Ursache von Fehlern und Ausfällen in der LLM-Kette automatisch zu lokalisieren und die Behebung proaktiv zu beschleunigen, bevor Kunden davon betroffen sind

Reduzieren Sie Compliance-Risiken und sichern Sie Ihre GenAI-Anwendungen

Dokumentieren Sie alle Eingaben und Ausgaben umfassend und kosteneffizient und bewahren Sie dabei die vollständige Datenherkunft von der Eingabe bis zur Antwort auf, um einen klaren Prüfpfad zu erstellen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sicherzustellen
Speichern Sie alle Ihre Eingabeaufforderungen für bis zu 10 Jahre
Erstellen Sie Dashboards, um das Verhalten und die Leistung von KI-Systemen zu visualisieren, ihren Betrieb transparenter zu gestalten und die Einhaltung von Vorschriften nachzuweisen
Unterstützen Sie Initiativen zur Reduzierung des CO₂-Ausstoßes, indem Sie Infrastrukturdaten wie Temperatur, Speicherauslastung und Prozessnutzung überwachen