OpenLIT

Was ist OpenLIT?

OpenLIT ist eine selbstgehostete, quelloffene Plattform, die darauf ausgelegt ist, KI-Entwicklungs-Workflows insbesondere für Generative AI und große Sprachmodelle (LLMs) zu optimieren. Sie bietet umfassende Tools zur Überwachung der KI-Anwendungsleistung über OpenTelemetry-native Tracing und Metriken, zur sicheren Verwaltung und Versionierung von Prompts sowie zum Schutz vor Prompt Injection und Jailbreak-Angriffen. OpenLIT unterstützt die Beobachtbarkeit über den gesamten GenAI-Stack hinweg, einschließlich LLMs, Vektor-Datenbanken und GPUs, und ermöglicht Entwicklern, Kosten, Ausnahmen und Betriebsmetriken mit minimalem Code-Integrationsaufwand zu verfolgen. Die modularen SDKs und Dashboards erleichtern den Übergang von Experimenten zu Produktion und gewährleisten dabei Datenschutz und Sicherheit.

Hauptfunktionen

• OpenTelemetry-native Beobachtbarkeit

  Ermöglicht automatisches Tracing und Metrik-Erfassung für KI-Anwendungen, einschließlich detaillierter Span-Verfolgung, Latenz- und Kostenüberwachung über LLMs, Vektor-Datenbanken und GPUs hinweg.

• Prompt Hub und Versionierung

  Zentrale Verwaltung und Versionskontrolle von Prompts mit Unterstützung für dynamische Variablen, um Konsistenz und einfache Aktualisierungen für KI-Agenten zu gewährleisten.

• Sicherer Tresor für API-Schlüssel

  Speichert und verwaltet sensible API-Schlüssel und Geheimnisse sicher, um Lecks und unbefugten Zugriff zu verhindern.

• Schutzmechanismen für KI-Sicherheit

  Integrierte Schutzmaßnahmen gegen Prompt Injection, Jailbreak-Versuche und Datenlecks, um die Integrität der Anwendung zu bewahren.

• Programmgesteuerte KI-Evaluierungen

  Automatisierte Bewertung von KI-Ausgaben hinsichtlich Bias, Toxicity, Halluzinationen und weiteren Qualitätsmetriken zur Verbesserung der Modellzuverlässigkeit.

• GPU- und Kostenüberwachung

  Überwacht GPU-Nutzungsmetriken und berechnet Kosten für individuelle und feinabgestimmte Modelle, unterstützt Budgetierung und Ressourcenoptimierung.

Anwendungsfälle

• Beobachtbarkeit von KI-Anwendungen : Entwickler können Leistung, Latenz und Fehler in LLM-basierten Anwendungen überwachen, um hohe Zuverlässigkeit und optimale Nutzererfahrung zu gewährleisten.
• Prompt-Management und Versionskontrolle : Teams, die mehrere KI-Agenten verwalten, können Prompts zentral organisieren, aktualisieren und versionieren, um konsistentes Verhalten in allen Deployments sicherzustellen.
• Sicherheit und Compliance : Schützen Sie KI-Systeme vor Injection-Angriffen und Datenlecks durch integrierte Schutzmechanismen und sichere Schlüsselverwaltung.
• Kosten- und Ressourcenoptimierung : Verfolgen Sie Nutzung und Ausgaben von KI-Modellen und GPUs in Echtzeit, um fundierte Entscheidungen zu Skalierung und Budgetierung zu treffen.
• Qualitätssicherung von KI-Ausgaben : Bewerten Sie generierte Inhalte automatisch auf Bias, Toxicity und Halluzinationen, um ethische und korrekte KI-Antworten sicherzustellen.

Häufig gestellte Fragen