AI 및 LLM 옵저버빌리티
동급 최고의 옵저버빌리티를 활용하여 생성형 AI 애플리케이션, LLM, 에이전트의 성능과 설명가능성, 그리고 규정 준수를 개선하세요.
LLM 및 생성형 AI 애플리케이션에 대한 풀스택 옵저버빌리티
AI 및 LLM 스택의 비용 절감 및 성능 향상
- 사전 조치를 지원하는 데 중점을 둔 맞춤형 통합 대시보드에서 생성형 애플리케이션의 운영 지표(예: 토큰 비용, 요청 기간, 문제) 모니터링
- 비용 관리를 위해 Davis® AI를 활용하여 사용자 행동의 변화를 감지하고, 비용 증가를 예측하고, 사전에 변경 조치 수행
- 가장 느린 요청과 오류에 대한 트레이스를 분석하여 모델 응답 시간 단축 및 신뢰성 개선
- 사전 정의된 임계값, 예기치 않은 행동 또는 예상 패턴과의 편차를 기반으로 자동화된 워크플로 트리거
LLM 입출력에 대한 신뢰 구축
- 가드레일 지표를 모니터링하고 분석하여 AI 시스템의 잠재적인 편향, 오류 및 오용을 최소화함으로써 AI 애플리케이션의 품질 보장
- 모델 환각 인식, LLM 오용 시도(악의적인 프롬프트 주입 등) 식별, 개인 식별 정보(PII) 유출 방지 및 유해 언어 감지
- LLM 가드레일의 효과를 분석하고 최적의 사용자 경험과 안전을 보장하기 위해 필요한 조정 수행
AI 기반 애플리케이션의 출력에 대한 설명 및 추적
- 오케스트레이션, 시맨틱 캐시, LLM 모델 계층을 비롯한 애플리케이션 풀스택을 지원하는 엔드 투 엔드 트레이스를 통해 각 사용자 요청의 실행에 대한 완벽한 가시성 확보
- 시스템 전체를 대상으로 다양한 LLM, RAG 파이프라인 및/또는 에이전틱 프레임워크를 아우르는 엔드 투 엔드 옵저버빌리티를 통해 상관관계를 추적하고 매핑하여 원활한 상호작용과 최적의 사용자 경험 보장
- Davis® AI를 활용해 LLM 체인에서 오류와 장애의 근본 원인을 자동으로 찾아내어 고객에게 영향을 미치기 전에 빠르게 해결
생성형 AI 애플리케이션의 규정 준수 관련 위험 감소
- 종합적이며 비용 효율적인 방식으로 모든 입출력을 문서화하고 프롬프트부터 응답까지 모든 데이터 기록을 유지하여 명확한 감사 추적 체계를 구축함으로써 규제 표준 준수
- 대시보드를 구축하여 AI 시스템의 동작과 성능을 시각화하고 운영 투명성 향상 및 규정 준수 입증
- 온도, 메모리 사용률, 프로세스 사용량 등의 인프라 데이터를 모니터링하여 탄소 감축 이니셔티브 지원
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