OpenLIT

¿Qué es OpenLIT?

OpenLIT es una plataforma autoalojada y de código abierto diseñada para optimizar los flujos de trabajo en el desarrollo de IA, especialmente para Generative AI y modelos de lenguaje grande (LLMs). Ofrece herramientas integrales para monitorear el rendimiento de aplicaciones de IA mediante rastreo y métricas nativas de OpenTelemetry, gestionar y versionar prompts de manera segura y proteger contra ataques de inyección y jailbreak. OpenLIT proporciona observabilidad en toda la pila GenAI, incluyendo LLMs, bases de datos vectoriales y GPUs, permitiendo a los desarrolladores rastrear costos, excepciones y métricas operativas con mínima integración de código. Sus SDKs modulares y paneles facilitan la transición fluida de la experimentación a la producción, garantizando privacidad y seguridad.

Características Principales

• Observabilidad Nativa con OpenTelemetry

  Permite el rastreo automático y la recopilación de métricas para aplicaciones de IA, incluyendo seguimiento detallado de spans, latencia y monitoreo de costos a través de LLMs, bases de datos vectoriales y GPUs.

• Gestor de Prompts y Versionado

  Gestión centralizada y control de versiones de prompts con soporte para variables dinámicas, asegurando consistencia y facilidad de actualización entre Agentes de IA.

• Bóveda Segura para Claves API

  Almacena y gestiona de forma segura claves API y secretos sensibles para prevenir filtraciones y accesos no autorizados.

• Guardarraíles para la Seguridad de IA

  Protecciones integradas contra inyección de prompts, intentos de jailbreak y filtraciones de datos sensibles para mantener la integridad de la aplicación.

• Evaluaciones Programáticas de IA

  Evaluación automatizada de salidas de IA respecto a sesgos, toxicidad, alucinaciones y otros indicadores de calidad para mejorar la fiabilidad del modelo.

• Monitoreo de GPU y Costos

  Supervisa métricas de uso de GPU y calcula costos para modelos personalizados y ajustados, facilitando la optimización de recursos y presupuestos.

Casos de Uso

• Observabilidad de Aplicaciones de IA : Los desarrolladores pueden monitorear el rendimiento, la latencia y los errores en aplicaciones potenciadas por LLM para mantener alta fiabilidad y optimizar la experiencia del usuario.
• Gestión y Versionado de Prompts : Los equipos que gestionan múltiples Agentes de IA pueden organizar, actualizar y versionar prompts centralmente para asegurar un comportamiento consistente en los despliegues.
• Seguridad y Cumplimiento : Protege los sistemas de IA contra ataques de inyección y filtraciones de datos utilizando guardarraíles integrados y gestión segura de claves.
• Optimización de Costos y Recursos : Supervisa en tiempo real el uso y los gastos de modelos de IA y GPUs para tomar decisiones informadas sobre escalado y presupuesto.
• Aseguramiento de Calidad de Salidas de IA : Evalúa automáticamente el contenido generado respecto a sesgos, toxicidad y alucinaciones para mantener respuestas éticas y precisas de la IA.

Preguntas Frecuentes