Observabilidad de IA y LLM

Monitorea, optimiza y asegura tus aplicaciones de IA generativa, LLM y flujos de trabajo de agentes, mejorando el rendimiento, la explicabilidad y el cumplimiento.

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Captura de pantalla: Panel de control de observabilidad de IA

Integración perfecta en todo el stack de aplicaciones de IA

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Integra y observa

Integra y observa cada capa de tu stack de IA —desde las aplicaciones de usuario hasta los LLM y la infraestructura— con soporte nativo para las principales plataformas de IA.

Impacto en el negocio

Sigue de cerca cómo la IA genera ganancias de productividad, reduce los tickets de soporte, actúa de forma autónoma y brinda retorno sobre la inversión.

Rendimiento de las aplicaciones

Realiza el rastreo de la experiencia del usuario final, la disponibilidad y la confiabilidad de tus aplicaciones basadas en IA.

Capa de orquestación

Monitorea el rendimiento de la cadena, las barreras de protección y el almacenamiento en caché de instrucciones en los marcos de orquestación.

Comunicación entre agentes

Observa los protocolos de los agentes, la ejecución de comandos, el uso de herramientas y las comunicaciones multiagente.

Integridad del modelo

Evalúa el uso de tokens, costos, estabilidad, latencia, errores de invocación y utilización de recursos de las salidas del modelo.

Caches semánticos y bases de datos vectoriales

Monitorea los canales de RAG, el volumen de datos, la distribución y los patrones de recuperación.

Monitoreo de infraestructura

Monitoriza la utilización, la saturación y los errores en GPU, TPU y recursos de cómputo.

Observabilidad de extremo a extremo para IA de agentes, IA Generativa y LLM

Reduce costos y mejora el rendimiento de tu stack de IA, LLM y agentes.

Monitorea las métricas operativas de las aplicaciones de IA generativa, como el costo de los tokens, la duración de las solicitudes y los problemas con los paneles de control unificados y personalizables que impulsan la acción proactiva.
Aprovecha la detección inteligente para identificar cambios en el comportamiento de los usuarios, predecir aumentos de costos y realizar cambios de forma proactiva para gestionar los costos.
Disminuye los tiempos de respuesta del agente de IA y del LLM, y mejora la confiabilidad analizando trazas en busca de las solicitudes más lentas y los errores.
Compara el rendimiento de diferentes modelos de IA con información de pruebas A/B para tomar decisiones informadas sobre qué modelos desplegar en producción.

Genera confianza, monitorea las barreras de protección de entrada y salida de tus LLM.

Protege la calidad de las aplicaciones de IA monitoreando y analizando las métricas de protección para mitigar los posibles sesgos, los errores y el uso indebido de los sistemas de IA.
Reconoce las alucinaciones del modelo, identifica los intentos de uso indebido del LLM, como la inyección maliciosa de instrucciones, evita
la fuga de Información de Identificación Personal (PII) y detecta lenguaje tóxico. Analiza la eficacia de las protecciones del LLM y haz los ajustes necesarios para garantizar una experiencia de usuario y seguridad óptimas.

Explica, registra y rastrea el origen de los resultados de tus servicios de IA

Consigue visibilidad de extremo a extremo en la ejecución de cada petición de usuario, con trazas y logs que cubren todo el stack de la aplicación: frontend, backend, orquestación, RAG, LLM y capas de agente
Genera logs, rastrea y mapea las dependencias entre tus servicios a lo largo de toda tu arquitectura
Detección inteligente para localizar automáticamente la causa raíz de los errores y fallas en la cadena del LLM y acelerar la resolución de manera proactiva, antes de que afecte a los clientes

Reduce el riesgo de cumplimiento y protege tus aplicaciones de GenAI

Documenta de forma exhaustiva y rentable todas las entradas y salidas, manteniendo una línea de datos completa desde la solicitud hasta la respuesta para crear una pista de auditoría clara que garantice el cumplimiento de las normas reglamentarias.
Almacena todas tus instrucciones durante un máximo de 10 años
Desarrolla paneles de control para visualizar el comportamiento y el rendimiento de los sistemas de IA para que su funcionamiento sea más transparente y demostrar el cumplimiento de las normas.
Respalda las iniciativas de reducción de emisiones de carbono mediante el monitoreo de los datos de infraestructura, incluidos la temperatura, la utilización de la memoria y el uso del proceso