AIとLLMのオブザーバビリティ

AIが生産性を向上させ、サポートチケットを削減し、自律的に作動し、投資利益率を高める仕組み紹介します。

AIを活用したアプリケーションのエンドユーザー体験、可用性、信頼性を説明します。

オーケストレーションフレームワーク全体で、チェーンのパフォーマンス、ガードレール、プロンプトのキャッシュを追跡します。

エージェントのプロトコル、コマンド実行、ツールの使用、マルチエージェント間通信を監視します。

トークンの使用状況、コスト、安定性、レイテンシ、呼び出しエラー、モデル出力のリソース利用率を評価します。

RAGパイプライン、データ量、分布、取得パターンを監視します。

GPU、TPU、コンピュートリソース全体での利用率、飽和状態、エラーを追跡します。

• 予防策を促進するように統合されたカスタマイズ可能なダッシュボードを使用して、トークンコスト、リクエスト期間、問題などの生成AIアプリケーションの運用メトリクスを監視
• 高度な検出の活用により、ユーザーの行動の変化を特定し、コスト増を予測し、管理コストを率先的に差異化
• 最も遅いリクエストやエラーのトレースを解析することで、AIエージェントやLLMの応答時間を短縮して信頼性を向上
• A/Bテストのインサイトを使用して各種AIモデルのパフォーマンスを比較し、本番環境に導入すべきモデルを情報に基づいて選択

• 各ユーザーリクエストの実行プロセスをエンドツーエンドで可視化し、トレースとログにより、アプリケーションスタック全体（フロントエンド、バックエンド、オーケストレーション、RAG、LLM、エージェント層）を把握
• アーキテクチャ全体にわたる、サービス間の依存関係をログ記録、トレース、マッピング
• 高度な検出により、LLMチェーンのエラーや失敗の根本原因を自動的に特定し、顧客に影響が及ぶ前に率先的に解決を推進