AI 與 LLM 可觀測性
監控、最佳化並保護生成式 AI 應用程式、LLM 和代理式工作流程，同時提升效能、可解釋性與合規要求。
整合與觀察
整合並觀察 AI 堆疊的每一層，從使用者應用程式到 LLM 與基礎設施，其原生支援主流 AI 平台。
業務影響
追蹤 AI 如何提升生產力、分流支援工單、自主採取行動並帶來投資報酬率。
應用程式效能
AI 驅動應用程式的終端使用者體驗、可用性與可靠性。
編排層
在各種編排框架中追蹤鏈的效能、防護機制和提示快取。
代理程式對代理程式通訊
觀察代理程式通訊協定、指令執行方式、工具用量以及多代理程式之間的通訊。
模型完整性
評估模型輸出的權杖用量、成本、穩定性、延遲、調用錯誤和資源利用率。
語意快取與向量資料庫
監控 RAG 管道、資料量、資料分和擷取模式。
基礎架構監控
追蹤 GPU、TPU 與運算資源的利用率、飽和度和錯誤。
一家財富 500 強美國金融服務公司在單一平台上實現多個 LLM 及其所支援應用程式的端對端可觀察性，消除盲點，並大幅節省成本。
為代理式 AI、生成式 AI 和 LLM 提供端到端可觀察性
降低代理式、AI 和 LLM 堆疊的成本並提升效能
- 透過統一且可自訂的儀錶板監控生成式 AI 應用程式的營運指標，例如權杖成本、請求時間、問題和錯誤，並推動主動式行動
- 運用智慧偵測來識別使用者行為變化、預測成本上升，並主動變更以管理成本
- 透過分析最慢請求與錯誤的追蹤資料，降低 AI 代理程式與 LLM 的回應時間並提升可靠性。
- 透過 A/B 測試分析比較不同 AI 模型的效能，以協助決定要在正式環境中部署哪個模型
建立信任並監控 LLM 輸入與輸出的防護機制
- 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 諸如惡意提示注入等濫用行為，防止
- 個人身分資訊 (PII) 洩露並偵測有害語言。分析 LLM 防護機制的有效性並進行必要調整，以確保最佳的使用者體驗與安全性
解釋、記錄並追蹤 AI 服務輸出的來源
- 透過追蹤與日誌獲得每個使用者請求執行過程的端到端可見性，以涵蓋完整應用程式堆疊：前端、後端、編排層、RAG、LLM 和代理層
- 記錄、追蹤並映射各服務之間的依賴關係，同時涵蓋整個架構
- 智慧偵測可自動定位 LLM 鏈的錯誤和失敗根源，而且可在影響客戶前主動加速解決
降低合規風險並保護您的生成式 AI 應用程式
- 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
- 可將所有提示最長儲存 10 年
- 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
加入 Dynatrace 合作夥伴計畫
您的組織是否開發 AI 解決方案？聯繫我們，成為 AI 可觀測性認證合作夥伴。
