Popular Observabilité des LLM AI tools in Outils pour développeurs include Keywords AI, helping you work more efficiently.
Keywords AI est une plateforme complète d'observabilité et de surveillance des LLM conçue pour les startups en IA et les développeurs. Elle fournit une API unifiée pour déployer, tester, surveiller et optimiser les flux de travail des LLM, prenant en charge plus de 200 modèles avec une intégration simple en deux lignes pour aider les équipes à construire et à livrer plus rapidement des fonctionnalités d'IA fiables.
Gestion des APILes outils d'observabilité des LLM sont une catégorie spécialisée d'outils de développement conçus pour surveiller, analyser et déboguer les applications basées sur les grands modèles de langage (LLM). Ils offrent des informations approfondies sur l'ensemble du cycle de vie d'une requête LLM, de l'entrée utilisateur et de l'ingénierie des prompts au traitement du modèle et à la sortie finale. Cette visibilité est cruciale pour identifier les goulots d'étranglement des performances, suivre les coûts opérationnels, évaluer la précision du modèle et garantir un déploiement responsable de l'IA. Contrairement à la surveillance d'applications traditionnelle, ces outils sont adaptés aux défis uniques des LLM, tels que le suivi de l'utilisation des tokens, l'analyse des paires prompt-réponse et la détection des hallucinations.
Ces outils sont essentiels pour les équipes d'ingénierie et de produit qui déploient des applications basées sur les LLM en production. Ils sont largement utilisés dans le développement de chatbots de support client pilotés par l'IA, de plateformes de génération de contenu et de systèmes d'analyse de données complexes où la fiabilité, la rentabilité et les performances du modèle sont critiques.
Lors de la sélection d'un outil d'observabilité LLM, tenez compte de ses capacités d'intégration avec vos fournisseurs et frameworks LLM spécifiques. Évaluez la profondeur de ses fonctionnalités de traçage et d'analyse, sa capacité à suivre les coûts avec précision et son support pour les métriques et alertes personnalisées. Évaluez également l'interface utilisateur pour la facilité de débogage et le modèle de tarification global en fonction de votre volume de données attendu.
Un ingénieur en IA remarque une augmentation des plaintes d'utilisateurs concernant un chatbot de service client fournissant des réponses non pertinentes. En utilisant une plateforme d'observabilité LLM, il filtre les conversations échouées ou mal notées. La vue de traçage révèle qu'un changement récent dans le prompt système amène le modèle à mal interpréter l'intention de l'utilisateur. L'ingénieur peut rapidement identifier la version problématique du prompt, annuler le changement et résoudre le problème sans avoir à parcourir des milliers de journaux bruts, réduisant ainsi considérablement le temps d'arrêt.
Une startup développe une fonctionnalité qui résume des articles en utilisant GPT-4 et remarque que sa facture mensuelle OpenAI est anormalement élevée. En intégrant un outil d'observabilité LLM, les équipes peuvent visualiser la répartition des coûts par fonctionnalité, par utilisateur et par modèle de prompt. Elles découvrent que le prompt de résumé consomme un nombre excessif de tokens. Elles utilisent les analyses de la plateforme pour expérimenter des prompts plus efficaces, réduisant finalement le nombre moyen de tokens par résumé de 40% et maîtrisant leurs dépenses opérationnelles.
Un chef de produit souhaite améliorer la qualité d'un outil de génération de contenu alimenté par l'IA. L'équipe utilise une plateforme d'observabilité pour effectuer un test A/B sur deux variantes de prompt différentes. La plateforme collecte et balise automatiquement toutes les paires prompt-réponse pour chaque variante. L'équipe peut ensuite analyser les scores de feedback des utilisateurs, la latence des réponses et l'utilisation des tokens côte à côte pour déterminer quantitativement quel prompt produit des résultats de meilleure qualité plus efficacement, permettant des décisions basées sur les données pour l'ingénierie des prompts.
Une entreprise qui déploie un assistant IA public doit s'assurer que ses réponses sont sûres et non toxiques. Ils configurent leur outil d'observabilité LLM avec des moniteurs personnalisés qui analysent les sorties du modèle à la recherche de langage nuisible, de biais ou d'informations personnellement identifiables (PII). Lorsqu'une réponse problématique est détectée, le système la signale automatiquement et envoie une alerte à l'équipe de sécurité de l'IA pour examen. Cette surveillance proactive aide à maintenir la réputation de la marque et à se conformer aux directives de l'IA responsable.
Un développeur construit un agent complexe qui implique plusieurs appels séquentiels à un LLM (une 'chaîne'). Les utilisateurs signalent que l'agent est lent à répondre. Le développeur utilise la visualisation des traces de l'outil d'observabilité, qui montre un diagramme en cascade de toute la chaîne. Il identifie immédiatement qu'une étape spécifique de la chaîne a une latence anormalement élevée. En concentrant ses efforts d'optimisation sur ce seul goulot d'étranglement, il réussit à réduire le temps de réponse global de l'agent de 50%.
Une équipe de ML souhaite affiner un modèle de base pour une tâche spécifique de questions-réponses médicales. Au lieu de créer manuellement un jeu de données, ils utilisent un outil d'observabilité LLM pour collecter des paires prompt-réponse de haute qualité à partir de leur application en production. Ils peuvent filtrer les interactions qui ont reçu des commentaires positifs des utilisateurs, les examiner manuellement pour en vérifier l'exactitude au sein de la plateforme, puis exporter ces données organisées dans le format requis pour l'affinage. Ce processus accélère la création d'un jeu de données d'entraînement de haute qualité.
L'observabilité des LLM fait référence aux outils et pratiques de surveillance, de compréhension et de débogage des applications construites avec de grands modèles de langage (LLM). Elle va au-delà de la surveillance logicielle traditionnelle en fournissant des informations spécifiques sur des aspects liés aux LLM, tels que la performance des prompts, l'utilisation des tokens, la qualité des réponses et les coûts opérationnels. Elle aide les équipes à s'assurer que leurs applications d'IA sont fiables, efficaces et sûres en production.
Lors du choix d'un outil, tenez compte de ces facteurs :
La surveillance traditionnelle des performances des applications (APM) se concentre sur les métriques au niveau de l'infrastructure et du code, comme l'utilisation du processeur, les requêtes de base de données et les temps de réponse HTTP. L'observabilité des LLM est une couche spécialisée qui s'ajoute à cela, se concentrant sur la nature unique et non déterministe des LLM. Elle suit des éléments que les outils APM ne peuvent pas suivre, tels que le contenu des prompts et des réponses, le nombre de tokens, les hallucinations du modèle et le coût des appels individuels à l'IA, qui sont essentiels pour la gestion des applications d'IA.
Le suivi de l'utilisation des tokens est essentiel pour deux raisons principales. Premièrement, il est directement corrélé au coût, car la plupart des fournisseurs d'API LLM facturent par token. La surveillance des tokens aide à gérer et à optimiser les dépenses opérationnelles. Deuxièmement, il a un impact sur les performances, car des prompts et des réponses plus longs (plus de tokens) augmentent la latence. L'analyse de l'utilisation des tokens aide les ingénieurs à rédiger des prompts plus efficaces et à fixer des limites appropriées pour garantir une expérience utilisateur réactive.
Les métriques clés pour les applications LLM incluent :
