Monitorez votre stack IA avec l'observabilité des LLM

Des tableaux de bord préconstruits pour Azure IA Foundry, OpenAI, Amazon Bedrock et Google Vertex IA suivent les comptes d'invocation, les taux d'erreur, la latence, les métriques d'utilisation et l'utilisation des jetons — afin que les SRE puissent repérer les goulets d'étranglement de performance, affiner les ressources et maintenir la fiabilité des systèmes.

Obtenez une vue d'ensemble du parcours complet d'exécution du LLM. Suivez les requêtes LangChain, les appels LLM échoués, les workflows d’agents et les interactions avec des services externes. Mappez les dépendances pour isoler rapidement les goulots d'étranglement et restaurer des performances optimales.

Monitorez les invites et les réponses pour détecter les fuites de données sensibles, les contenus nuisibles, les problèmes éthiques, les erreurs et les hallucinations, identifiez les attaques par injection d'invite avec Elastic AI Assistant, évaluez les réponses LLM et suivez les politiques avec le support intégré des garde-fous.

Répartissez l'utilisation par modèle, requête et consommation de jetons. Repérez les anomalies de coûts, telles que les invites coûteuses et les appels d'API inefficaces, dans les modèles de texte, d'image et de vidéo, afin de maintenir les dépenses prévisibles et optimisées.