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Keywords AI
Keywords AI 是一個專為AI新創公司和開發者設計的全面LLM可觀測性與監控平台。它提供統一的API來部署、測試、監控和優化LLM工作流程，支援超過200種模型，透過簡單的兩行程式碼整合，幫助團隊更快地建構和發布可靠的AI功能。
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開發者工具 領域最好的 1 個 LLM 可觀測性 AI 工具
開發者工具領域的LLM 可觀測性熱門 AI 工具包括 Keywords AI 等，幫助您快速提升效率。
关于 LLM 可觀測性
LLM 可觀測性工具是一類專門用於監控、分析和偵錯基於大型語言模型（LLM）應用的開發者工具。它們為 LLM 請求的整個生命週期提供深度洞察，從使用者輸入、提示工程到模型處理和最終輸出。這種可見性對於識別效能瓶頸、追蹤營運成本、評估模型準確性以及確保負責任的 AI 部署至關重要。與傳統應用監控不同，這些工具專為應對 LLM 的獨特挑戰而設計，例如追蹤 token 使用量、分析提示與回應配對以及偵測幻覺。
核心功能
- 請求追蹤：追蹤每個 LLM 呼叫的完整路徑，包括提示、中間步驟和最終回應。
- 效能監控：追蹤延遲、吞吐量和 token 使用量等關鍵指標，以優化速度和效率。
- 成本管理：監控來自 OpenAI 或 Anthropic 等供應商的 API 成本，並將其歸因於特定功能或使用者。
- 提示與回應分析：記錄、搜尋和分析提示與回應配對，以偵錯問題、改進提示並評估模型品質。
- 錯誤與異常偵測：自動識別並警示 API 錯誤、高延遲或幻覺等意外模型行為。
適用場景
這些工具對於在生產環境中部署 LLM 驅動應用的工程和產品團隊至關重要。它們廣泛用於開發 AI 驅動的客戶支援聊天機器人、內容生成平台以及複雜的數據分析系統，在這些場景中，可靠性、成本效益和模型效能都極為關鍵。
選擇要點
選擇 LLM 可觀測性工具時，應考慮其與您特定 LLM 供應商和框架的整合能力。評估其追蹤和分析功能的深度、精確追蹤成本的能力以及對自訂指標和警示的支援。此外，還需評估其使用者介面的偵錯易用性以及基於預期數據量的整體定價模型。
LLM 可觀測性 应用场景
1
偵錯生產環境 LLM 應用程式故障
一位 AI 工程師注意到，關於客服聊天機器人提供不相關答案的使用者投訴激增。透過使用 LLM 可觀測性平台，他們篩選出失敗或低評分的對話。追蹤視圖顯示，最近對系統提示的變更導致模型誤解了使用者意圖。工程師可以迅速識別有問題的提示版本，恢復變更，並解決問題，而無需篩選數千條原始日誌，從而顯著減少了停機時間。
2
優化 LLM API 成本
一家新創公司正在開發一個使用 GPT-4 總結文章的功能，並注意到他們每月的 OpenAI 帳單出乎意料地高。透過整合 LLM 可觀測性工具，團隊可以按功能、使用者和提示範本將成本明細視覺化。他們發現總結提示消耗了過多的 token。他們利用平台的分析功能來試驗更高效的提示，最終將每次總結的平均 token 數減少了 40%，從而控制了營運開支。
3
評估和比較提示效能
一位產品經理希望提高一款 AI 內容生成工具的品質。團隊使用一個可觀測性平台對兩種不同的提示變體進行 A/B 測試。該平台自動收集並標記每個變體的所有提示-回應配對。然後，團隊可以並排分析使用者回饋分數、回應延遲和 token 使用情況，從而量化地確定哪個提示能更高效地產生更高品質的結果，為提示工程做出數據驅動的決策。
4
監控 AI 安全性與毒性內容
一家部署面向公眾的 AI 助理的公司需要確保其回應是安全且無毒的。他們使用自訂監視器配置其 LLM 可觀測性工具，以掃描模型輸出中的有害語言、偏見或個人身份資訊 (PII)。當偵測到有問題的回應時，系統會自動標記並向 AI 安全團隊傳送警報以供審查。這種主動監控有助於維護品牌聲譽並遵守負責任的 AI 指南。
5
改善鏈式 LLM 呼叫的延遲
一位開發人員正在建構一個複雜的代理，其中涉及對 LLM 的多次順序呼叫（一個「鏈」）。使用者回報說代理回應緩慢。開發人員使用可觀測性工具的追蹤視覺化功能，該功能顯示了整個鏈的水瀑圖。他們立即發現鏈中的一個特定步驟具有異常高的延遲。透過將優化工作集中在那個單一的瓶頸上，他們成功地將代理的整體回應時間減少了 50%。
6
為模型微調建立資料集
一個機器學習團隊希望為一個特定的醫療問答任務微調一個基礎模型。他們沒有手動建立資料集，而是使用 LLM 可觀測性工具從他們的生產應用程式中收集高品質的提示-回應配對。他們可以篩選收到正面使用者回饋的互動，在平台內手動審查其準確性，然後以微調所需的格式匯出這些精選資料。這個過程加速了高品質訓練資料集的建立。
相关分类
LLM 可觀測性 常见问题
什麼是 LLM 可觀測性？
LLM 可觀測性是指用於監控、理解和偵錯基於大型語言模型（LLM）建構的應用的工具和實踐。它超越了傳統的軟體監控，提供了對 LLM 相關方面的特定洞察，如提示效能、token 使用量、回應品質和營運成本。它幫助團隊確保他們的 AI 應用在生產環境中可靠、高效且安全。
如何選擇合適的 LLM 可觀測性工具？
選擇工具時，請考慮以下因素：
- 整合：它是否支援您使用的 LLM（如 OpenAI、Anthropic）、框架（如 LangChain、LlamaIndex）和平台？
- 核心功能：它是否提供滿足您需求的詳細追蹤、成本追蹤、效能指標和提示分析功能？
- 易用性：其介面對於偵錯和分析是否直觀？
- 可擴展性與定價：它能否處理您的生產流量，其定價模型（例如，基於追蹤次數或資料量）對您來說是否具有成本效益？
LLM 可觀測性與傳統 APM 有什麼區別？
傳統的應用程式效能監控（APM）側重於基礎設施和程式碼層級的指標，如 CPU 使用率、資料庫查詢和 HTTP 請求時間。LLM 可觀測性是在此之上的一個專業層，專注於 LLM 獨特的、非確定性的特性。它追蹤 APM 工具無法追蹤的內容，例如提示和回應的內容、token 數量、模型幻覺以及單個 AI 呼叫的成本，這些對於管理 AI 應用程式至關重要。
為什麼在 LLM 應用中追蹤 token 使用量很重要？
追蹤 token 使用量至關重要，主要有兩個原因。首先，它與成本直接相關，因為大多數 LLM API 供應商按 token 收費。監控 token 有助於管理和優化營運開支。其次，它會影響效能，因為更長的提示和回應（更多 token）會增加延遲。分析 token 使用量有助於工程師編寫更高效的提示並設定適當的限制，以確保反應迅速的使用者體驗。
在 LLM 應用中需要監控哪些關鍵指標？
LLM 應用的關鍵指標包括：
- 延遲：模型生成回應所需的時間。
- 每次請求成本：與每次 LLM 呼叫相關的貨幣成本。
- 每秒 token 數：衡量模型生成速度的指標。
- 錯誤率：API 失敗或無效回應的頻率。
- 使用者回饋分數：用於衡量回應品質和使用者滿意度的定性指標（例如，按讚/按倒讚）。