usevelvet

Velvet现已成为Arize AI平台不可或缺的一部分，它最初是一个专注于分析、评估和监控AI驱动功能的专用开发者网关。在被企业级AI评估与可观测性领域的领导者Arize收购后，Velvet的核心能力得到了扩展，并被整合到一个更全面的生态系统中。这种强大的协同作用帮助开发者和MLOps团队加速AI应用和智能体的开发，确保它们在生产环境中发挥最佳性能。

该平台涵盖了AI开发的整个生命周期。它结合了Arize的企业级可观测性、Phoenix的开源LLM追踪与评估能力，以及LiteLLM的多功能模型管理。这种统一的方法为构建、调试和维护复杂的AI系统（尤其是利用大语言模型（LLM）的系统）提供了一个单一、内聚的环境。

如何使用usevelvet

由于Velvet的技术现已嵌入Arize平台，其工作流程涉及使用Arize生态系统：

1. 集成：首先将Arize或Phoenix SDK集成到您的AI应用程序中。这通常只需在调用模型的Python或JavaScript环境中添加几行代码即可完成。
2. 数据记录：将模型输入（提示）、输出（响应）以及延迟、令牌使用量和用户反馈等其他元数据记录到平台。对于复杂的智能体工作流，您可以记录整个追踪过程以可视化操作序列。
3. 监控与分析：使用Arize仪表板实时查看AI应用程序的性能。监控响应质量、数据漂移和性能回归等关键指标。设置自动警报以便在出现任何问题时收到通知。
4. 评估与调试：使用Phoenix深入研究单个追踪，了解模型为何产生特定输出。根据预定义标准评估响应，比较不同版本的提示，并找出失败的根本原因。
5. 优化：利用从监控和评估中获得的洞察力来优化您的提示、微调您的模型或调整您的应用程序逻辑。利用LiteLLM网关管理不同的LLM提供商，实施备用方案以提高可靠性，并控制运营成本。

usevelvet的核心功能

• 统一的AI可观测性：一个集中的平台，用于监控、排查和评估您所有的AI模型，从传统机器学习到生成式LLM。
• LLM追踪与评估：由开源库Phoenix提供支持，提供对LLM链和智能体的详细追踪，实现实时评估、实验和优化。
• 生产性能监控：在实时环境中自动跟踪模型漂移、性能下降和数据质量问题。
• 根本原因分析：先进的工具可快速诊断和解决问题，精确定位特定数据段、提示或模型版本的问题。
• 多LLM网关（通过LiteLLM）：提供统一接口与超过100种LLM进行交互，标准化API调用，并支持模型备用、重试和费用跟踪等功能。
• 企业级可扩展性：为满足大规模企业应用的需求而构建，确保可靠性和安全性。

usevelvet的使用案例

该平台非常适合广泛的应用和团队：

• LLM驱动的应用开发者：构建聊天机器人、RAG（检索增强生成）系统、AI智能体和内容生成工具的团队，可以确保其产品的可靠性、准确性和高质量。
• MLOps和平台团队：负责在生产环境中部署和维护AI/ML模型的专业人员，使用该平台建立强大的监控、治理和持续改进周期。
• 数据科学家和研究人员：尝试新模型和提示的个人，可以使用评估工具系统地比较性能，加速他们的研发过程。
• 产品经理：产品负责人可以了解AI功能的表现及其对用户体验的影响，利用数据驱动的洞察力指导产品战略。

usevelvet的优势特点

通过利用集成的Arize生态系统，用户可以获得几个关键优势：

• 加速上市时间：更快的调试和评估周期意味着可以更有信心、更快速地开发和发布AI功能。
• 提高模型质量：持续的监控和评估有助于构建性能更佳、更可靠、更公平的AI系统。
• 降低运营成本：在问题影响用户之前主动识别和修复问题，并使用集成的网关工具优化LLM的使用和支出。
• 端到端可见性：全面了解AI系统的生命周期，从开发中的第一行代码到其在数百万用户手中的表现。
• 灵活且可扩展：强大的企业平台与流行的开源工具（Phoenix, LiteLLM）相结合，为各种规模和需求的团队提供了灵活性。

定价和计划

由于Velvet是Arize的一部分，其定价遵循Arize的模型，通常包括多个层次以满足不同需求：

• 免费版：专为个人、研究人员和早期创业公司设计。它包括模型评估和故障排除的核心功能，并提供慷慨的使用限制，包括Phoenix的开源能力。
• 专业版：为成长中的团队和企业提供的付费计划，需要更高级的功能、更高的数据量、协作工具和增强支持。
• 企业版：为对安全性、可扩展性、数据驻留和专属支持有特定需求的大型组织提供的定制价格计划。该层次提供Arize AI可观测性能力的完整套件。

有关详细和最新的定价信息，建议访问Arize AI官方网站。