AI 및 LLM 옵저버빌리티

생성형 AI 애플리케이션, LLM, 에이전틱 워크플로를 모니터링하고, 최적화하고, 보호하여 성능, 설명가능성 및 규정 준수를 향상하세요.

AI 애플리케이션 풀 스택 전반의 원활한 통합

사용자 애플리케이션부터 LLM과 인프라까지 모든 AI 스택 계층을 통합하고 관찰하세요. 주요 AI 플랫폼에 대한 네이티브 지원이 제공됩니다.

비즈니스 영향

AI를 통해 운영 생산성을 향상하고, 지원 티켓 수를 줄이고, 자율적으로 조치하고, 투자 수익을 제공하는 방법을 살펴보세요.

애플리케이션 성능

AI 기반 애플리케이션의 최종 사용자 경험, 가용성 및 신뢰성을 추적하세요.

오케스트레이션 계층

오케스트레이션 프레임워크의 체인 성능, 가드레일, 프롬프트 캐싱을 추적하세요.

에이전트 간 커뮤니케이션

에이전트 프로토콜, 명령 실행, 도구 사용 및 멀티 에이전트 커뮤니케이션을 관찰하세요.

모델 무결성

토큰 사용량, 비용, 안정성, 지연 시간, 호출 오류 및 모델 출력의 리소스 활용도를 평가하세요.

시맨틱 캐시 및 벡터 데이터베이스

RAG 파이프라인, 데이터 볼륨, 분포 및 검색 패턴을 모니터링하세요.

인프라 모니터링

GPU, TPU 및 컴퓨팅 리소스의 활용도, 포화도 및 오류를 추적하세요.

사전 조치를 지원하는 데 중점을 둔 맞춤형 통합 대시보드에서 생성형 AI 애플리케이션의 운영 지표(예: 토큰 비용, 요청 기간, 문제) 모니터링
비용 관리를 위해 지능형 탐지 기능을 활용하여 사용자 행동의 변화를 식별하고, 비용 증가를 예측하고, 사전에 변경 조치 수행
가장 느린 요청과 오류에 대한 트레이스를 분석하여 AI 에이전트와 LLM의 응답 시간 단축 및 신뢰성 개선
A/B 테스트 인사이트를 통해 다양한 AI 모델 성능을 비교하여 운영 환경에 배포할 모델을 데이터 기반으로 결정

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

프런트엔드, 백엔드, 오케스트레이션, RAG, LLM 및 에이전틱 계층으로 구성된 전체 애플리케이션 스택을 포괄하는 트레이스와 로그를 활용하여 각 사용자 요청 실행에 대한 엔드 투 엔드 가시성 확보
아키텍처를 아우르는 서비스 간 의존성을 기록, 추적 및 매핑
지능형 탐지 기능을 통해 LLM 체인에서 오류와 장애의 근본 원인을 자동으로 찾아내어 고객에게 영향을 미치기 전에 빠르게 해결

종합적이며 비용 효율적인 방식으로 모든 입출력을 문서화하고 프롬프트부터 응답까지 모든 데이터 계보를 유지하여 명확한 감사 추적 체계를 구축함으로써 규제 표준 준수
모든 프롬프트를 최대 10년간 저장
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