Progress AI Observability

Mis on Progress AI Observability?

Progress AI Observability on tootmistasemel jälgimisplatvorm, mis on loodud spetsiaalselt AI-agentide, LLM-rakenduste, RAG-süsteemide ja copilotite jaoks. Selle asemel, et käsitleda AI-töökoormusi nagu tavalisi päringu-vastuse API-sid, jäädvustab see kogu täitmisteekonna—päringud, mudelikutsed, tööriistade kasutuse, otsingusammud, korduskatsed ja väljundid—nii et meeskonnad saavad jälgida käitumist, parandada tõrkeid, kontrollida kulutusi ja hinnata väljundi kvaliteeti reaalsete tootmisandmete põhjal. See toetab .NET, Python ja JavaScript keeli ning on seadistatav umbes viie minutiga, piisab vaid SDK installist ja mõnest koodireast.

Kellele see on mõeldud

• AI-arendusjuhid, kes vajavad nähtavust mitmeastmeliste agentide töövoogudes ja tahavad lõpetada oletamise, miks tootmiskäitus valesti käitus.
• Platvormi- ja DevOps-meeskonnad, kes vastutavad LLM-kulude kontrolli eest mudelite, pakkujate ja agentide lõikes ning vajavad märgikulu seotuna tegelike täitmisteekondadega.
• Kvaliteedile keskendunud tootemeeskonnad, kes peavad tabama hallutsinatsioonid, põhjendamata vastused ja poliitikarikkumised enne AI-funktsioonide lõppkasutajateni jõudmist.

Peamised funktsioonid

Jälgi ja vaatle iga käitust

Jäädvusta täitmisteekonnad päringute, mudelite ja tööriistade lõikes, sealhulgas latentsus, märgikulu ja väljundid. Näed, kuidas otsused arenevad mitmeastmelistes ja mitmeagendilistes töövoogudes, mitte ainult üksikutes päringu-vastuse paarides.

Paranda agentide tõrkeid kontekstiga

Diagnoosi tõrkeid kasutades jälgimistasandi konteksti: vahele jäänud tööriistad, otsinguprobleemid, halb kontekst, tsüklid, korduskatsed ja vead. Platvorm toob esile AI-spetsiifilised tõrkerežiimid, mida tavalised rakenduslogid ei näita.

Kontrolli AI-kulutusi

Jälgi märgikulu ja hinnangulist maksumust mudeli, pakkuja, agendi ja töövoo mustri lõikes. Tuvasta, mis kulusid põhjustab, et saaksid optimeerida enne, kui kasutus kontrolli alt väljub.

Hinda väljundi kvaliteeti

Käivita LLM-kui-kohtunik hindamisi jäädvustatud jälgedel, hinnates kvaliteeti, kasulikkust ja poliitikavastavust. Võrdle päringu-, mudeli- või töövoo muudatusi kõrvuti, kasutades reaalseid täitmisandmeid.

Mis paistab silma

Traditsiooniline jälgimine näeb vigu; Progress AI Observability näeb nende taga olevat põhjendust.

See erinevus on oluline, sest AI-agendid ebaõnnestuvad viisidel, mis ei näe välja nagu vead. Vastus võib olla kiire, täielik ja kehtiv väljanägemisega, olles samal ajal põhjendamata, ebaturvaline või ebaoluline. See platvorm ühendab hindamistulemused otse tootmisjälgedega, nii et sa ei hinda kvaliteeti vaakumis—sa hindad seda täpse täitmisteekonna vastu, mis väljundi tootis. See jälgimise, kuluanalüüsi ja kvaliteedihindamise kombinatsioon ühes tööriistas eristab seda tavalistest APM-lahendustest.

Tasub proovida, kui…

Kasutad AI-agente või LLM-rakendusi tootmises ja oled jõudnud seina, kus logid ei selgita käitumist, kulud kasvavad ilma selge põhjuseta või kahtlustad, et su väljundid pole nii usaldusväärsed, kui välja näevad. Kui töötad .NET, Python või JavaScriptiga ja tahad ühte vaadet jälgimiseks, tõrkeotsinguks, kulukontrolliks ja kvaliteedihindamiseks, tasub seda proovida. Tasuta tase ilma krediitkaardinõudeta teeb lihtsaks testimise oma töökoormustega enne pühendumist.