AI 與 LLM 可觀測性
利用頂尖可觀測性技術，提升生成式 AI 應用程式、LLM 和代理的性能、可解釋性與合規性。
為您的 LLM 和生成式 AI 應用程式提供全堆疊可觀測性
降低 AI 與 LLM 技術堆疊成本，提升性能
- 透過統一可定制儀錶板監控 GenAI 應用程式運行指標（如權杖成本、請求時長、問題），驅動主動回應
- 利用 Davis® AI 檢測使用者行為變化，預測成本增長並主動調整以控制成本
- 透過分析最慢請求和錯誤的追蹤記錄，降低模型回應時間並提升可靠性
- 基於預設閾值、意外行為或偏離預期模式觸發自動化工作流
建立對 LLM 輸入輸出的信任
- 透過監控護欄指標保障 AI 應用程式品質，減少偏見、錯誤和濫用風險
- 識別模型幻覺，檢測 LLM 濫用行為（如惡意提示注入），防止個人身分資訊 (PII) 洩露及有害語言
- 分析 LLM 護欄有效性並優化調整，確保使用者體驗與安全
解釋並追溯 AI 驅動應用程式的輸出
- 透過端到端追蹤覆蓋全應用堆疊（包括編排層、語義緩存層和 LLM 模型層），完整掌握每個使用者請求的執行過程
- 透過跨 LLM、RAG 管道和/或代理框架的全系統觀測，追蹤映射依賴關係，保障無縫交互與最佳使用者體驗
- 利用 Davis® AI 自動定位 LLM 鏈中的錯誤根源，在影響客戶前主動加速解決
降低生成式 AI 應用程式的合規風險
- 經濟高效地完整記錄所有輸入輸出，保持從提示到回應的全資料溯源，構建清晰審計軌跡以確保合規
- 透過視覺化儀錶板展示 AI 系統行為與性能，提升運營透明度並驗證合規
- 透過監控基礎設施資料（溫度、記憶體利用率、進程使用）支援減碳計畫
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