Observabilidad de LLM

Obtén visibilidad completa de cada paso de la ruta de ejecución de LLM para aplicaciones que integran capacidades de AI generativa. Permite una depuración más profunda con seguimiento de extremo a extremo, mapping de dependencias de servicio y visibilidad de las solicitudes de LangChain, las llamadas de LLM fallidas y las interacciones de servicios externos. Soluciona rápidamente los errores y los picos de latencia para garantizar un rendimiento óptimo.

Obtén transparencia en las indicaciones y las respuestas de LLM para la protección contra fugas de datos de información confidencial, contenido dañino o no deseado, y problemas éticos, así como para el abordaje de errores fácticos, sesgos y alucinaciones. La compatibilidad con las barreras de protección de Amazon Bedrock y el filtrado de contenido para Azure OpenAI permite intervenciones basadas en políticas y proporciona una base contextual para mejorar la precisión del modelo.

Las organizaciones necesitan visibilidad sobre el uso de tokens, las búsquedas de alto costo y las llamadas de API, las estructuras de indicaciones ineficientes y otras anomalías de costos para optimizar el gasto de LLM. Elastic proporciona información para modelos multimodales, incluidos texto, video e imágenes, lo que permite a los equipos rastrear y gestionar los costos de LLM de manera efectiva.