Popular Khả năng quan sát LLM AI tools in Công cụ dành cho nhà phát triển include Keywords AI, helping you work more efficiently.
Keywords AI là một nền tảng giám sát và quan sát LLM toàn diện được thiết kế cho các startup AI và nhà phát triển. Nó cung cấp một API thống nhất để triển khai, kiểm tra, giám sát và tối ưu hóa các quy trình làm việc LLM, hỗ trợ hơn 200 mô hình với tích hợp đơn giản chỉ bằng hai dòng mã để giúp các nhóm xây dựng và phát hành các tính năng AI đáng tin cậy nhanh hơn.
Quản lý APICông cụ Quan sát LLM là một danh mục chuyên biệt của các công cụ dành cho nhà phát triển được thiết kế để giám sát, phân tích và gỡ lỗi các ứng dụng được xây dựng trên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Chúng cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc về toàn bộ vòng đời của một yêu cầu LLM, từ đầu vào của người dùng và kỹ thuật prompt cho đến quá trình xử lý của mô hình và đầu ra cuối cùng. Khả năng hiển thị này rất quan trọng để xác định các điểm nghẽn hiệu suất, theo dõi chi phí vận hành, đánh giá độ chính xác của mô hình và đảm bảo triển khai AI có trách nhiệm. Không giống như giám sát ứng dụng truyền thống, các công cụ này được thiết kế riêng cho những thách thức độc đáo của LLM, chẳng hạn như theo dõi việc sử dụng token, phân tích các cặp prompt-phản hồi và phát hiện ảo giác.
Các công cụ này rất cần thiết cho các nhóm kỹ thuật và sản phẩm triển khai các ứng dụng do LLM cung cấp trong môi trường sản xuất. Chúng được sử dụng rộng rãi trong việc phát triển chatbot hỗ trợ khách hàng do AI điều khiển, nền tảng tạo nội dung và các hệ thống phân tích dữ liệu phức tạp, nơi độ tin cậy, hiệu quả chi phí và hiệu suất mô hình là rất quan trọng.
Khi chọn một công cụ Quan sát LLM, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với các nhà cung cấp và framework LLM cụ thể của bạn. Đánh giá độ sâu của các tính năng theo dõi và phân tích, khả năng theo dõi chi phí chính xác và hỗ trợ các chỉ số và cảnh báo tùy chỉnh. Ngoài ra, hãy đánh giá giao diện người dùng để dễ dàng gỡ lỗi và mô hình định giá tổng thể dựa trên khối lượng dữ liệu dự kiến của bạn.
Một kỹ sư AI nhận thấy sự gia tăng các khiếu nại của người dùng về việc một chatbot dịch vụ khách hàng cung cấp các câu trả lời không liên quan. Sử dụng nền tảng quan sát LLM, họ lọc các cuộc trò chuyện thất bại hoặc bị đánh giá thấp. Chế độ xem theo dõi cho thấy một thay đổi gần đây đối với prompt hệ thống đang khiến mô hình diễn giải sai ý định của người dùng. Kỹ sư có thể nhanh chóng xác định phiên bản prompt có vấn đề, hoàn nguyên thay đổi và giải quyết sự cố mà không cần phải sàng lọc hàng nghìn nhật ký thô, giúp giảm đáng kể thời gian chết.
Một công ty khởi nghiệp đang xây dựng một tính năng tóm tắt bài viết bằng GPT-4 và nhận thấy hóa đơn OpenAI hàng tháng của họ cao bất ngờ. Bằng cách tích hợp một công cụ quan sát LLM, các nhóm có thể hình dung chi tiết chi phí theo tính năng, người dùng và mẫu prompt. Họ phát hiện ra rằng prompt tóm tắt đang tiêu thụ quá nhiều token. Họ sử dụng phân tích của nền tảng để thử nghiệm các prompt hiệu quả hơn, cuối cùng giảm số lượng token trung bình cho mỗi bản tóm tắt xuống 40% và kiểm soát được chi phí vận hành.
Một giám đốc sản phẩm muốn cải thiện chất lượng của một công cụ tạo nội dung do AI cung cấp. Nhóm sử dụng một nền tảng quan sát để chạy thử nghiệm A/B trên hai biến thể prompt khác nhau. Nền tảng tự động thu thập và gắn thẻ tất cả các cặp prompt-phản hồi cho mỗi biến thể. Sau đó, nhóm có thể phân tích điểm phản hồi của người dùng, độ trễ phản hồi và việc sử dụng token song song để xác định một cách định lượng prompt nào tạo ra kết quả chất lượng cao hơn một cách hiệu quả hơn, cho phép đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu cho kỹ thuật prompt.
Một công ty triển khai trợ lý AI công khai cần đảm bảo các phản hồi của nó an toàn và không độc hại. Họ cấu hình công cụ quan sát LLM của mình với các trình giám sát tùy chỉnh để quét các đầu ra của mô hình nhằm tìm kiếm ngôn ngữ có hại, thiên vị hoặc thông tin nhận dạng cá nhân (PII). Khi phát hiện một phản hồi có vấn đề, hệ thống sẽ tự động gắn cờ và gửi cảnh báo đến nhóm an toàn AI để xem xét. Việc giám sát chủ động này giúp duy trì danh tiếng thương hiệu và tuân thủ các nguyên tắc AI có trách nhiệm.
Một nhà phát triển đang xây dựng một tác nhân phức tạp bao gồm nhiều lệnh gọi tuần tự đến một LLM (một 'chuỗi'). Người dùng báo cáo rằng tác nhân phản hồi chậm. Nhà phát triển sử dụng công cụ trực quan hóa theo dõi của công cụ quan sát, hiển thị biểu đồ thác nước của toàn bộ chuỗi. Họ ngay lập tức xác định rằng một bước cụ thể trong chuỗi có độ trễ cao bất thường. Bằng cách tập trung nỗ lực tối ưu hóa vào điểm nghẽn duy nhất đó, họ đã thành công giảm 50% thời gian phản hồi tổng thể của tác nhân.
Một nhóm ML muốn tinh chỉnh một mô hình cơ sở cho một nhiệm vụ hỏi đáp y tế cụ thể. Thay vì tạo bộ dữ liệu thủ công, họ sử dụng một công cụ quan sát LLM để thu thập các cặp prompt-phản hồi chất lượng cao từ ứng dụng sản xuất của họ. Họ có thể lọc các tương tác nhận được phản hồi tích cực từ người dùng, xem xét thủ công độ chính xác của chúng trong nền tảng, sau đó xuất dữ liệu đã được tuyển chọn này ở định dạng cần thiết để tinh chỉnh. Quá trình này giúp tăng tốc việc tạo ra một bộ dữ liệu đào tạo chất lượng cao.
Quan sát LLM đề cập đến các công cụ và thực tiễn để giám sát, hiểu và gỡ lỗi các ứng dụng được xây dựng bằng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó vượt ra ngoài việc giám sát phần mềm truyền thống bằng cách cung cấp những hiểu biết cụ thể về các khía cạnh liên quan đến LLM như hiệu suất của prompt, việc sử dụng token, chất lượng phản hồi và chi phí vận hành. Nó giúp các nhóm đảm bảo các ứng dụng AI của họ đáng tin cậy, hiệu quả và an toàn trong môi trường sản xuất.
Khi chọn một công cụ, hãy xem xét các yếu tố sau:
Giám sát hiệu suất ứng dụng (APM) truyền thống tập trung vào các chỉ số cấp cơ sở hạ tầng và mã nguồn như mức sử dụng CPU, truy vấn cơ sở dữ liệu và thời gian yêu cầu HTTP. Quan sát LLM là một lớp chuyên biệt trên đó, tập trung vào bản chất độc đáo, không xác định của LLM. Nó theo dõi những thứ mà các công cụ APM không thể, chẳng hạn như nội dung của prompt và phản hồi, số lượng token, ảo giác của mô hình và chi phí của các lệnh gọi AI riêng lẻ, những điều này rất cần thiết để quản lý các ứng dụng AI.
Việc theo dõi sử dụng token rất quan trọng vì hai lý do chính. Thứ nhất, nó tương quan trực tiếp với chi phí, vì hầu hết các nhà cung cấp API LLM đều tính phí theo token. Việc giám sát token giúp quản lý và tối ưu hóa chi phí vận hành. Thứ hai, nó ảnh hưởng đến hiệu suất, vì các prompt và phản hồi dài hơn (nhiều token hơn) sẽ làm tăng độ trễ. Phân tích việc sử dụng token giúp các kỹ sư viết các prompt hiệu quả hơn và đặt ra các giới hạn phù hợp để đảm bảo trải nghiệm người dùng phản hồi nhanh.
Các chỉ số chính cho các ứng dụng LLM bao gồm:
