Keywords AI
Keywords AI là một nền tảng giám sát và quan sát LLM toàn diện được thiết kế cho …
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.
Về Khả năng quan sát LLM
Công 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.
Tính năng Cốt lõi
- Theo dõi Yêu cầu: Theo dõi toàn bộ hành trình của mỗi lệnh gọi LLM, bao gồm prompt, các bước trung gian và phản hồi cuối cùng.
- Giám sát Hiệu suất: Theo dõi các chỉ số chính như độ trễ, thông lượng và việc sử dụng token để tối ưu hóa tốc độ và hiệu quả.
- Quản lý Chi phí: Giám sát và phân bổ chi phí API từ các nhà cung cấp như OpenAI hoặc Anthropic cho các tính năng hoặc người dùng cụ thể.
- Phân tích Prompt & Phản hồi: Ghi lại, tìm kiếm và phân tích các cặp prompt-phản hồi để gỡ lỗi, cải thiện prompt và đánh giá chất lượng mô hình.
- Phát hiện Lỗi & Bất thường: Tự động xác định và cảnh báo về các vấn đề như lỗi API, độ trễ cao hoặc hành vi mô hình không mong muốn.
Trường hợp Sử dụng
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.
Cách Chọn
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.
Khả năng quan sát LLMTrường hợp sử dụng
Gỡ lỗi các sự cố ứng dụng LLM trong môi trường sản xuất
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.
Tối ưu hóa chi phí API của LLM
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.
Đánh giá và so sánh hiệu suất của Prompt
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.
Giám sát an toàn và độc tính của AI
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.
Cải thiện độ trễ trong các lệnh gọi LLM theo chuỗi
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.
Tạo bộ dữ liệu để tinh chỉnh mô hình
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.