LLM 통합 가시성으로 AI 스택 모니터링

Elastic Observability의 엔드투엔드 모니터링 기능을 활용해 위험을 탐지하고 문제를 해결하며 에이전틱 및 생성형 AI 애플리케이션을 프로덕션 준비 상태로 유지하세요.

Vector, Azure OpenAI, OpenAI, Anthropic 및 Amazon Bedrock의 로고가 표시된 LLM Observability 모니터링

핵심 역량

에이전틱 AI 스택의 모든 계층 관찰

성능을 모니터링하고 비용을 제어하며, 가드레일을 추적하고 GenAI 워크로드를 안정적으로 실행하세요.

  • 주요 LLM 플랫폼을 위한 엄선된 대시보드

    Amazon Bedrock, Azure AI Foundry, Gemini Enterprise Agent Platform, OpenAIAnthropic (Claude)용으로 사전 구축된 대시보드는 호출 횟수, 오류율, 지연 시간, 활용도 메트릭 및 토큰 사용량을 추적하여 SRE가 성능 병목 현상을 파악하고 리소스를 미세 조정하며 시스템의 안정성을 유지할 수 있도록 지원합니다.

  • 단계별 LLM 추적

    전체 LLM 실행 경로를 한눈에 파악할 수 있습니다. LangChain 요청, 실패한 LLM 호출, 에이전트 워크플로우 및 프롬프트, 호출된 도구 및 응답을 포함한 외부 서비스 상호작용을 추적합니다. 종속성을 맵핑하여 병목 현상을 신속하게 격리하고 최고의 성능을 복원할 수 있습니다.

  • 안전 및 규정 준수를 위한 AI 가드레일 모니터링

    민감한 데이터 유출, 유해 콘텐츠, 윤리적 문제, 오류, 환각 등을 모니터링하고, Elastic AI Agent를 통해 프롬프트 인젝션 공격을 탐지하며, 기본 제공 가드레일 지원 기능으로 정책과 LLM 응답 평가를 추적할 수 있습니다.

  • 예측 가능한 AI 비용 추적

    모델, 쿼리, 토큰 소비별로 사용량을 분석하세요. 텍스트, 이미지, 비디오 모델 전반에서 비용이 많이 드는 프롬프트나 비효율적인 API 호출과 같은 비용 이상 징후를 탐지하여 예측 가능한 지출 관리와 최적화를 실현합니다.

라이브러리부터 모델까지, 모든 것을 지원합니다

Elastic은 널리 사용되는 추적 라이브러리와 통합되고 GPT-4o, Mistral, LLaMA, Anthropic, Cohere, DALL·E 등 주요 LLM 제공자의 모델에 대한 즉시 활용 가능한 인사이트를 제공함으로써 AI 앱에 대한 엔드투엔드 가시성을 제공합니다.

AI 앱과 에이전틱 워크플로우를 위한 엔드투엔드 추적 및 디버깅

Elastic APM을 사용해 OpenTelemetry로 AI 앱을 분석하고 디버깅하세요. Python, Java 및 Node.js용 Elastic Distributions of OpenTelemetry(EDOT)를 통해 지원되며, LangTrace, OpenLIT 및 OpenLLMetry와 같은 타사 추적 라이브러리도 지원됩니다.

Elastic chatbot RAG 앱을 직접 사용해 보세요!

이 샘플 앱은 Elasticsearch, LangChain, 다양한 LLM을 결합해 ELSER와 사용자의 개인 데이터를 활용하는 챗봇을 구동합니다.