免费增值
Keywords AI
Keywords AI 是一个专为AI初创公司和开发者设计的全面LLM可观测性与监控平台。它提供统一的API来部署、测试、监控和优化LLM工作流，支持超过200种模型，通过简单的两行代码集成，帮助团队更快地构建和发布可靠的AI功能。
API 管理Visits 9.7KFavorites 143Likes 138
开发者工具 领域最好的 1 个 LLM 可观测性 AI 工具
开发者工具领域的LLM 可观测性热门 AI 工具包括 Keywords AI 等，帮助您快速提升效率。
关于 LLM 可观测性
LLM 可观测性工具是一类专门用于监控、分析和调试基于大型语言模型（LLM）应用的开发者工具。它们为 LLM 请求的整个生命周期提供深度洞察，从用户输入、提示工程到模型处理和最终输出。这种可见性对于识别性能瓶颈、追踪运营成本、评估模型准确性以及确保负责任的 AI 部署至关重要。与传统应用监控不同，这些工具专为应对 LLM 的独特挑战而设计，例如追踪令牌使用量、分析提示与响应对以及检测幻觉。
核心功能
- 请求追踪：追踪每个 LLM 调用的完整路径，包括提示、中间步骤和最终响应。
- 性能监控：跟踪延迟、吞吐量和令牌使用量等关键指标，以优化速度和效率。
- 成本管理：监控来自 OpenAI 或 Anthropic 等提供商的 API 成本，并将其归因于特定功能或用户。
- 提示与响应分析：记录、搜索和分析提示与响应对，以调试问题、改进提示并评估模型质量。
- 错误与异常检测：自动识别并警报 API 错误、高延迟或幻觉等意外模型行为。
适用场景
这些工具对于在生产环境中部署 LLM 驱动应用的工程和产品团队至关重要。它们广泛用于开发 AI 驱动的客户支持聊天机器人、内容生成平台以及复杂的数据分析系统，在这些场景中，可靠性、成本效益和模型性能都极为关键。
选择要点
选择 LLM 可观测性工具时，应考虑其与您特定 LLM 提供商和框架的集成能力。评估其追踪和分析功能的深度、精确追踪成本的能力以及对自定义指标和警报的支持。此外，还需评估其用户界面的调试易用性以及基于预期数据量的整体定价模型。
LLM 可观测性 应用场景
1
调试生产环境 LLM 应用故障
一位 AI 工程师注意到，关于客服聊天机器人提供不相关答案的用户投诉激增。通过使用 LLM 可观测性平台，他们筛选出失败或低评分的对话。追踪视图显示，最近对系统提示的更改导致模型误解了用户意图。工程师可以迅速识别有问题的提示版本，恢复更改，并解决问题，而无需筛选数千条原始日志，从而显著减少了停机时间。
2
优化 LLM API 成本
一家初创公司正在开发一个使用 GPT-4 总结文章的功能，并注意到他们每月的 OpenAI 账单出乎意料地高。通过集成 LLM 可观测性工具，团队可以按功能、用户和提示模板可视化成本明细。他们发现总结提示消耗了过多的令牌。他们利用平台的分析功能来试验更高效的提示，最终将每次总结的平均令牌数减少了 40%，从而控制了运营开支。
3
评估和比较提示性能
一位产品经理希望提高一款 AI 内容生成工具的质量。团队使用一个可观测性平台对两种不同的提示变体进行 A/B 测试。该平台自动收集并标记每个变体的所有提示-响应对。然后，团队可以并排分析用户反馈分数、响应延迟和令牌使用情况，从而量化地确定哪个提示能更高效地产生更高质量的结果，为提示工程做出数据驱动的决策。
4
监控 AI 安全性和毒性内容
一家部署面向公众的 AI 助手的公司需要确保其响应是安全且无毒的。他们使用自定义监视器配置其 LLM 可观测性工具，以扫描模型输出中的有害语言、偏见或个人身份信息 (PII)。当检测到有问题的响应时，系统会自动标记并向 AI 安全团队发送警报以供审查。这种主动监控有助于维护品牌声誉并遵守负责任的 AI 指南。
5
改善链式 LLM 调用的延迟
一位开发人员正在构建一个复杂的代理，其中涉及对 LLM 的多次顺序调用（一个“链”）。用户报告说代理响应缓慢。开发人员使用可观测性工具的追踪可视化功能，该功能显示了整个链的水瀑图。他们立即发现链中的一个特定步骤具有异常高的延迟。通过将优化工作集中在那个单一的瓶颈上，他们成功地将代理的整体响应时间减少了 50%。
6
为模型微调创建数据集
一个机器学习团队希望为一个特定的医疗问答任务微调一个基础模型。他们没有手动创建数据集，而是使用 LLM 可观测性工具从他们的生产应用中收集高质量的提示-响应对。他们可以筛选收到积极用户反馈的互动，在平台内手动审查其准确性，然后以微调所需的格式导出这些精选数据。这个过程加速了高质量训练数据集的创建。
相关分类
LLM 可观测性 常见问题
什么是 LLM 可观测性？
LLM 可观测性是指用于监控、理解和调试基于大型语言模型（LLM）构建的应用的工具和实践。它超越了传统的软件监控，提供了对 LLM 相关方面的特定洞察，如提示性能、令牌使用量、响应质量和运营成本。它帮助团队确保他们的 AI 应用在生产环境中可靠、高效且安全。
如何选择合适的 LLM 可观测性工具？
选择工具时，请考虑以下因素：
- 集成：它是否支持您使用的 LLM（如 OpenAI、Anthropic）、框架（如 LangChain、LlamaIndex）和平台？
- 核心功能：它是否提供满足您需求的详细追踪、成本跟踪、性能指标和提示分析功能？
- 易用性：其界面对于调试和分析是否直观？
- 可扩展性与定价：它能否处理您的生产流量，其定价模型（例如，基于追踪次数或数据量）对您来说是否具有成本效益？
LLM 可观测性与传统 APM 有什么区别？
传统的应用性能监控（APM）侧重于基础设施和代码级别的指标，如 CPU 使用率、数据库查询和 HTTP 请求时间。LLM 可观测性是在此之上的一个专业层，专注于 LLM 独特的、非确定性的特性。它追踪 APM 工具无法追踪的内容，例如提示和响应的内容、令牌数量、模型幻觉以及单个 AI 调用的成本，这些对于管理 AI 应用至关重要。
为什么在 LLM 应用中追踪令牌使用量很重要？
追踪令牌使用量至关重要，主要有两个原因。首先，它与成本直接相关，因为大多数 LLM API 提供商按令牌收费。监控令牌有助于管理和优化运营开支。其次，它会影响性能，因为更长的提示和响应（更多令牌）会增加延迟。分析令牌使用量有助于工程师编写更高效的提示并设置适当的限制，以确保响应迅速的用户体验。
在 LLM 应用中需要监控哪些关键指标？
LLM 应用的关键指标包括：
- 延迟：模型生成响应所需的时间。
- 每次请求成本：与每次 LLM 调用相关的货币成本。
- 每秒令牌数：衡量模型生成速度的指标。
- 错误率：API 失败或无效响应的频率。
- 用户反馈分数：用于衡量响应质量和用户满意度的定性指标（例如，点赞/点踩）。