LLM-Beobachtbarkeit
Überwachen und optimieren Sie die Leistung, Kosten, Sicherheit und Zuverlässigkeit der AI
Verschaffen Sie sich mit übersichtlichen Dashboards einen umfassenden Überblick
Vorgefertigte Dashboards für OpenAI, AWS Bedrock, Azure OpenAI und Google Vertex AI bieten umfassende Einblicke in die Anzahl der Aufrufe, Fehlerraten, Latenzzeiten, Auslastungsmetriken und Token-Nutzung, sodass SREs Leistungsengpässe identifizieren und beheben, die Ressourcennutzung optimieren und die Systemzuverlässigkeit pflegen können.
Langsame Leistung? Grundlegende Ursachen aufzeigen
Erhalten Sie vollständige Transparenz über jeden Schritt des LLM-Ausführungspfads für Anwendungen, die generative AI-Funktionen integrieren. Ermöglichen Sie ein tieferes Debugging mit End-to-End-Tracing, Service-Abhängigkeits-Mapping und Einblick in LangChain-Anfragen, fehlgeschlagene LLM-Aufrufe und externe Service-Interaktionen. Beheben Sie Ausfälle und Latenzspitzen schnell, um eine optimale Leistung zu gewährleisten.
Sicherheitsbedenken bei AI? Verschaffen Sie sich einen Überblick über Eingabeaufforderungen und Reaktionen
Gewinnen Sie Transparenz bei LLM-Eingabeaufforderungen und -Reaktionen, um sich vor Datenlecks vertraulicher Informationen, schädlichen oder unerwünschten Inhalten und ethischen Problemen zu schützen und sachliche Fehler, Verzerrungen und Halluzinationen zu beheben. Unterstützung für Amazon Bedrock Guardrails und Inhaltsfilterung für Azure OpenAI ermöglichen richtlinienbasierte Interventionen und bieten kontextbezogene Grundlagen, um die Modellgenauigkeit zu verbessern.
Probleme bei der Kostenverfolgung? Sehen Sie die Nutzungsaufschlüsselung pro Modell
Unternehmen benötigen Einblick in die Token-Nutzung, kostenintensive Abfragen und API-Aufrufe, ineffiziente Eingabeaufforderungsstrukturen und andere Kostenanomalien, um LLM-Ausgaben zu optimieren. Elastic bietet Einblicke in multimodale Modelle, einschließlich Text, Video und Bilder, und ermöglicht es Teams, LLM-Kosten effektiv zu verfolgen und zu verwalten.
Erste Schritte mit LLM-Beobachtbarkeit
SCHRITT 2: Sofortige Dashboards – in Sekundenschnelle einsatzbereit
SCHRITT 3: Erstellen Sie Alarme – verwandeln Sie Daten in Aktionen
Sichtbarkeit für Generative KI-Apps
Nutzen Sie Elastic, um mit Hilfe von Tracing-Bibliotheken von Drittanbietern einen durchgängigen Einblick in AI-Anwendungen zu erhalten, sowie einen sofortigen Einblick in Modelle, die von allen wichtigen LLM-Diensten gehostet werden.
LLM observability dashboard gallery
The OpenAI integration for Elastic Observability includes prebuilt dashboards and metrics so you can effectively track and monitor OpenAI model usage, including GPT-4o and DALL·E.
End-to-End-Tracing mit EDOT und Bibliotheken von Drittanbietern
Verwenden Sie Elastic APM, um LangChain-Apps mit OpenTelemetry zu analysieren und zur Fehlerbehebung einzusetzen. Dies kann mit EDOT (Java, Python, Node.js) oder Tracing-Bibliotheken von Drittanbietern wie LangTrace, OpenLIT oder OpenLLMetry unterstützt werden.
Probieren Sie die Chatbot-RAG-App von Elastic selbst aus! Diese Beispiel-App kombiniert Elasticsearch, LangChain und verschiedene LLMs, um einen Chatbot mit ELSER und Ihren privaten Daten zu betreiben.
Mehr als nur LLM-Beobachtbarkeit
APM
Digitale Erlebnisse überwachen
Log-Analytics
Infrastruktur-Monitoring
AI Assistant
Tool-Konsolidierung
