Keywords AI
Keywords AI ist eine umfassende LLM-Observability- und Monitoring-Plattform für KI-Startups und Entwickler. Sie bietet eine einheitliche API zum …
Keywords AI ist eine umfassende LLM-Observability- und Monitoring-Plattform für KI-Startups und Entwickler. Sie bietet eine einheitliche API zum Bereitstellen, Testen, Überwachen und Optimieren von LLM-Workflows, unterstützt über 200 Modelle und ermöglicht mit einer einfachen Zwei-Zeilen-Integration, dass Teams zuverlässige KI-Funktionen schneller entwickeln und ausliefern können.
Über LLM-Observability
LLM-Observability-Tools sind eine spezielle Kategorie von Entwicklerwerkzeugen, die zur Überwachung, Analyse und Fehlerbehebung von Anwendungen entwickelt wurden, die auf großen Sprachmodellen (LLMs) basieren. Sie bieten tiefe Einblicke in den gesamten Lebenszyklus einer LLM-Anfrage, von der Benutzereingabe und dem Prompt-Engineering bis zur Modellverarbeitung und der endgültigen Ausgabe. Diese Transparenz ist entscheidend, um Leistungsengpässe zu identifizieren, Betriebskosten zu verfolgen, die Modellgenauigkeit zu bewerten und einen verantwortungsvollen KI-Einsatz zu gewährleisten. Im Gegensatz zur herkömmlichen Anwendungsüberwachung sind diese Tools auf die einzigartigen Herausforderungen von LLMs zugeschnitten, wie z. B. das Verfolgen der Token-Nutzung, die Analyse von Prompt-Antwort-Paaren und die Erkennung von Halluzinationen.
Kernfunktionen
- Anforderungs-Tracing: Verfolgen Sie den vollständigen Weg jedes LLM-Aufrufs, einschließlich Prompts, Zwischenschritten und endgültigen Antworten.
- Leistungsüberwachung: Überwachen Sie wichtige Metriken wie Latenz, Durchsatz und Token-Nutzung, um Geschwindigkeit und Effizienz zu optimieren.
- Kostenmanagement: Überwachen und ordnen Sie API-Kosten von Anbietern wie OpenAI oder Anthropic bestimmten Funktionen oder Benutzern zu.
- Prompt- & Antwortanalyse: Protokollieren, suchen und analysieren Sie Prompt-Antwort-Paare, um Probleme zu beheben, Prompts zu verbessern und die Modellqualität zu bewerten.
- Fehler- & Anomalieerkennung: Identifizieren und alarmieren Sie automatisch bei Problemen wie API-Fehlern, hoher Latenz oder unerwartetem Modellverhalten.
Anwendungsfälle
Diese Tools sind für Ingenieur- und Produktteams, die LLM-gestützte Anwendungen in der Produktion einsetzen, unerlässlich. Sie werden häufig bei der Entwicklung von KI-gesteuerten Kundensupport-Chatbots, Content-Generierungsplattformen und komplexen Datenanalysesystemen eingesetzt, bei denen Zuverlässigkeit, Kosteneffizienz und Modellleistung entscheidend sind.
Auswahlkriterien
Bei der Auswahl eines LLM-Observability-Tools sollten Sie dessen Integrationsfähigkeiten mit Ihren spezifischen LLM-Anbietern und Frameworks berücksichtigen. Bewerten Sie die Tiefe seiner Tracing- und Analysefunktionen, seine Fähigkeit, Kosten genau zu verfolgen, und seine Unterstützung für benutzerdefinierte Metriken und Warnungen. Beurteilen Sie auch die Benutzeroberfläche hinsichtlich der Einfachheit der Fehlerbehebung und das gesamte Preismodell basierend auf Ihrem erwarteten Datenvolumen.
LLM-ObservabilityAnwendungsfälle
Fehlerbehebung bei LLM-Anwendungsfehlern in der Produktion
Ein KI-Ingenieur bemerkt einen Anstieg von Benutzerbeschwerden über einen Kundenservice-Chatbot, der irrelevante Antworten liefert. Mithilfe einer LLM-Observability-Plattform filtert er nach fehlgeschlagenen oder schlecht bewerteten Konversationen. Die Trace-Ansicht zeigt, dass eine kürzliche Änderung am System-Prompt dazu führt, dass das Modell die Benutzerabsicht falsch interpretiert. Der Ingenieur kann die problematische Prompt-Version schnell identifizieren, die Änderung rückgängig machen und das Problem lösen, ohne Tausende von Rohprotokollen durchsuchen zu müssen, was die Ausfallzeit erheblich reduziert.
Optimierung der LLM-API-Kosten
Ein Startup entwickelt eine Funktion, die Artikel mit GPT-4 zusammenfasst, und stellt fest, dass ihre monatliche OpenAI-Rechnung unerwartet hoch ist. Durch die Integration eines LLM-Observability-Tools können die Teams Kostenaufschlüsselungen nach Funktion, Benutzer und Prompt-Vorlagen visualisieren. Sie entdecken, dass der Zusammenfassungs-Prompt übermäßig viele Tokens verbraucht. Sie nutzen die Analysefunktionen der Plattform, um mit effizienteren Prompts zu experimentieren, was letztendlich die durchschnittliche Token-Anzahl pro Zusammenfassung um 40 % reduziert und ihre Betriebskosten unter Kontrolle bringt.
Bewertung und Vergleich der Prompt-Leistung
Ein Produktmanager möchte die Qualität eines KI-gestützten Content-Generierungstools verbessern. Das Team verwendet eine Observability-Plattform, um einen A/B-Test mit zwei verschiedenen Prompt-Variationen durchzuführen. Die Plattform sammelt und kennzeichnet automatisch alle Prompt-Antwort-Paare für jede Variation. Das Team kann dann Benutzerfeedback-Bewertungen, Antwortlatenz und Token-Nutzung nebeneinander analysieren, um quantitativ zu bestimmen, welcher Prompt qualitativ hochwertigere Ergebnisse effizienter erzeugt, was datengesteuerte Entscheidungen für das Prompt-Engineering ermöglicht.
Überwachung auf KI-Sicherheit und Toxizität
Ein Unternehmen, das einen öffentlich zugänglichen KI-Assistenten einsetzt, muss sicherstellen, dass seine Antworten sicher und ungiftig sind. Sie konfigurieren ihr LLM-Observability-Tool mit benutzerdefinierten Monitoren, die die Modellausgaben auf schädliche Sprache, Voreingenommenheit oder personenbezogene Daten (PII) scannen. Wenn eine problematische Antwort erkannt wird, markiert das System sie automatisch und sendet eine Warnung an das KI-Sicherheitsteam zur Überprüfung. Diese proaktive Überwachung hilft, den Ruf der Marke zu wahren und die Richtlinien für verantwortungsvolle KI einzuhalten.
Verbesserung der Latenz bei verketteten LLM-Aufrufen
Ein Entwickler erstellt einen komplexen Agenten, der mehrere aufeinanderfolgende Aufrufe an ein LLM (eine „Kette“) beinhaltet. Benutzer berichten, dass der Agent langsam reagiert. Der Entwickler verwendet die Trace-Visualisierung des Observability-Tools, die ein Wasserfalldiagramm der gesamten Kette anzeigt. Er identifiziert sofort, dass ein bestimmter Schritt in der Kette eine ungewöhnlich hohe Latenz aufweist. Indem er seine Optimierungsbemühungen auf diesen einzigen Engpass konzentriert, reduziert er erfolgreich die Gesamtantwortzeit des Agenten um 50 %.
Erstellung von Datensätzen für das Modell-Feintuning
Ein ML-Team möchte ein Basismodell für eine spezielle medizinische Q&A-Aufgabe feintunen. Anstatt manuell einen Datensatz zu erstellen, verwenden sie ein LLM-Observability-Tool, um hochwertige Prompt-Antwort-Paare aus ihrer Produktionsanwendung zu sammeln. Sie können nach Interaktionen filtern, die positives Benutzerfeedback erhalten haben, diese innerhalb der Plattform manuell auf Genauigkeit überprüfen und dann diese kuratierten Daten im für das Feintuning erforderlichen Format exportieren. Dieser Prozess beschleunigt die Erstellung eines hochwertigen Trainingsdatensatzes.