OpenLIT

OpenLIT 是一个功能强大的开源可观测性平台，专为应对开发和管理生成式 AI 及大型语言模型（LLM）应用的独特挑战而设计。作为一款 OpenTelemetry 原生工具，它可以无缝集成到现有的监控生态系统中，为您的 AI 技术栈提供统一的视图。它使开发人员和 AI 工程师能够简化从实验到生产监控的整个工作流程。

该平台采用隐私优先的方法构建，允许团队自托管整个解决方案，确保敏感数据、提示词和模型交互保留在自己的基础设施内。OpenLIT 通过将性能监控、成本管理和开发实用工具整合到一个统一的平台中，解决了 AI 应用开发的整个生命周期问题。

如何使用 OpenLIT

OpenLIT 的入门过程设计得非常简单。主要方法包括一个简单的两步流程：

1. 部署平台： 您可以使用单个 Docker 命令运行整个 OpenLIT 后端，包括 UI 和数据库：docker-compose up -d。这将在您的本地机器或服务器上设置所有必要的组件。
2. 集成 SDK： 在您的 Python 或 TypeScript/JavaScript 应用程序中，您只需添加一行代码即可开始收集遥测数据。只需在应用程序的入口点开头导入并调用 openlit.init()。SDK 随后将自动检测支持的库（如 OpenAI、LangChain 等），以捕获追踪、成本和其他指标，而无需进行重大的代码更改。

集成后，数据将开始流式传输到您自托管的 OpenLIT 实例，您可以通过其 Web 界面可视化追踪、分析成本以及管理您的提示词和密钥。

OpenLIT 的核心功能

• 应用和请求追踪： 提供跨不同 LLM 提供商和服务的端到端请求追踪，为性能瓶颈和延迟提供深入的可见性。
• 详细的成本跟踪： 自动计算和监控与 LLM API 调用相关的成本，帮助您做出明智的决策以优化预算。
• 异常监控： 捕获并记录带有详细堆栈跟踪的应用程序错误，并将其与请求追踪集成，以快速识别问题的根本原因。
• Openground 实验场： 一个内置工具，可根据性能、输出质量和成本并排测试和比较不同的 LLM，从而加速实验过程。
• 集中式提示词管理： 一个用于存储、版本控制和管理提示词的仓库。它支持动态变量（例如 {{variableName}}），以便在运行时轻松定制。
• 安全密钥管理（Vault Hub）： 一个安全的保管库，用于存储和管理 API 密钥及其他敏感机密，可通过 SDK 轻松集成到您的应用程序中。
• OpenTelemetry 原生： 基于 OpenTelemetry 标准构建，可轻松与 Datadog、Grafana Cloud 等流行的可观测性平台集成。

OpenLIT 的使用案例

OpenLIT 对 AI 开发过程中的各种角色和场景都很有价值：

• AI/ML 工程师： 用于调试复杂的 LLM 链、实时监控应用程序性能以及优化令牌使用。
• DevOps 和 SRE 团队： 将 AI 应用程序监控集成到其现有的基于 OpenTelemetry 的可观测性管道中，并确保可靠性和正常运行时间。
• 产品经理和财务团队： 清晰了解 AI 功能的运营成本，并就模型选择和使用限制做出数据驱动的决策。
• AI 研究人员： 使用 Openground 实验场系统地实验和评估新模型及提示技术。

OpenLIT 的优势特点

与其他解决方案相比，OpenLIT 具有几个关键优势：

• 开源和自托管： 提供对数据的完全控制，确保隐私和安全。它透明且免费使用。
• 统一解决方案： 结合了可观测性、提示词管理和密钥管理，减少了对多个分散工具的需求。
• 低延迟和实时性： 为高性能而设计，确保监控不会对您的应用程序速度产生负面影响。
• 精细的洞察力： 提供有关 LLM、向量数据库甚至 GPU 性能的详细指标，实现深度优化。
• 易于集成： 简单的 SDK 集成和基于 Docker 的部署使其极易采用。

定价和计划

OpenLIT 是一个完全开源的项目，可免费使用。用户可以在自己的基础设施上部署和使用它，无需任何许可费用。官方没有提及任何付费层级或企业计划，使其成为个人、初创公司和大型企业都可以使用的解决方案。