Hạ tầng AI Tốt nhất trong lĩnh vực 1 cái Khả năng quan sát LLM Công cụ AI

Một nhà phát triển AI đang xây dựng một tác tử RAG (Retrieval-Augmented Generation) sử dụng nhiều công cụ. Khi một truy vấn của người dùng thất bại, rất khó để biết bước nào đã gây ra lỗi. Bằng cách sử dụng nền tảng Quan sát LLM, nhà phát triển có thể xem một dấu vết hoàn chỉnh của tương tác. Họ có thể thấy lời nhắc ban đầu, truy vấn cơ sở dữ liệu vector, các tài liệu chính xác được truy xuất, lời nhắc được gửi đến LLM và phản hồi cuối cùng không chính xác. Khả năng hiển thị chi tiết này cho phép họ xác định chính xác lỗi — cho dù đó là do truy xuất kém, lời nhắc được định dạng không tốt hay ảo giác của LLM — và khắc phục nó trong vài phút thay vì vài giờ.

Một công ty triển khai một chatbot hỗ trợ khách hàng do AI cung cấp. Để đảm bảo nó cung cấp câu trả lời chính xác và hữu ích, nhóm sản phẩm sử dụng công cụ Quan sát LLM để giám sát hiệu suất của nó. Họ thiết lập các bảng điều khiển để theo dõi điểm hài lòng của người dùng, mức độ liên quan của phản hồi và độ dài cuộc trò chuyện. Khi người dùng đánh giá "không thích", hệ thống sẽ tự động gắn cờ cuộc trò chuyện đó. Sau đó, nhóm có thể xem lại toàn bộ lịch sử lời nhắc-phản hồi để hiểu vấn đề, thêm ví dụ vào bộ dữ liệu đánh giá và sử dụng những thông tin chi tiết này để tinh chỉnh lời nhắc hệ thống của bot hoặc cơ sở kiến thức cơ bản.

Tính năng AI tạo sinh của một công ty khởi nghiệp đang trở nên phổ biến, nhưng hóa đơn API OpenAI của họ đang tăng một cách khó lường. Trưởng nhóm kỹ thuật tích hợp một công cụ Quan sát LLM để có được sự rõ ràng về tài chính. Nền tảng này cung cấp một bảng phân tích chi tiết về chi phí theo mô hình (ví dụ: GPT-4 so với GPT-3.5-Turbo), tính năng cụ thể và thậm chí cả người dùng cá nhân. Họ phát hiện ra rằng một phần nhỏ các truy vấn phức tạp chịu trách nhiệm cho 80% chi phí. Với dữ liệu này, họ có thể triển khai bộ nhớ đệm chiến lược, chuyển sang một mô hình rẻ hơn cho các tác vụ đơn giản hơn và đặt cảnh báo ngân sách để ngăn chặn việc vượt chi phí trong tương lai.

Một nhóm tiếp thị sử dụng LLM để tạo bản sao quảng cáo nhưng muốn cải thiện tỷ lệ nhấp chuột. Một kỹ sư lời nhắc phát triển một mẫu lời nhắc mới mà họ tin rằng sẽ hiệu quả hơn. Bằng cách sử dụng công cụ Quan sát LLM, họ triển khai cả lời nhắc cũ và mới đồng thời trong một thử nghiệm A/B. Nền tảng tự động gắn thẻ các yêu cầu dựa trên phiên bản lời nhắc được sử dụng và thu thập các chỉ số hiệu suất cho mỗi phiên bản. Sau một tuần, họ có thể so sánh rõ ràng hai phiên bản về các chỉ số như mức độ tương tác của người dùng, phân tích tình cảm của đầu ra và độ trễ tạo, cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về việc sử dụng lời nhắc nào.

Một công ty dịch vụ tài chính sử dụng LLM để tóm tắt báo cáo của khách hàng, nhưng phải tuân thủ các tiêu chuẩn quy định nghiêm ngặt. Một nền tảng Quan sát LLM đóng vai trò như một hệ thống ghi lại tất cả các tương tác AI. Nó ghi lại mọi lời nhắc và đầu ra được tạo ra với dấu thời gian không thể thay đổi và siêu dữ liệu người dùng. Khi cần kiểm toán nội bộ, nhóm tuân thủ có thể dễ dàng tìm kiếm và truy xuất các tương tác cụ thể để xác minh rằng AI không cung cấp lời khuyên tài chính hoặc làm rò rỉ thông tin nhạy cảm. Điều này tạo ra một dấu vết minh bạch và có thể kiểm toán, rất quan trọng để hoạt động trong các ngành được quản lý.

Một nhóm ML muốn tinh chỉnh một mô hình nguồn mở để hiểu rõ hơn về biệt ngữ cụ thể của công ty họ. Việc tạo thủ công một bộ dữ liệu chất lượng cao rất tốn thời gian. Họ tận dụng công cụ Quan sát LLM của mình để lọc lưu lượng truy cập sản xuất nhằm tìm kiếm các tương tác hiệu suất cao, chẳng hạn như các cuộc trò chuyện nhận được phản hồi tích cực của người dùng hoặc đã được giải quyết thành công. Họ có thể dễ dàng xuất hàng nghìn cặp lời nhắc-phản hồi được tuyển chọn này. Điều này tạo ra một vòng tuần hoàn tốt đẹp, nơi dữ liệu sản xuất được sử dụng để tạo ra một mô hình ưu việt, dành riêng cho miền, sau đó được triển khai để cải thiện hơn nữa trải nghiệm người dùng.