OpenLIT

Что такое OpenLIT?

OpenLIT — это саморазвёртываемая платформа с открытым исходным кодом, созданная для оптимизации рабочих процессов AI-разработки, особенно для Generative AI и больших языковых моделей (LLM). Она предлагает комплексные инструменты для мониторинга производительности AI-приложений через OpenTelemetry-нативный трейсинг и метрики, безопасного управления и версионирования промптов, а также защиты от prompt injection и атак обхода. OpenLIT поддерживает наблюдаемость по всему GenAI-стеку, включая LLM, векторные базы данных и GPU, позволяя разработчикам отслеживать затраты, исключения и операционные метрики с минимальной интеграцией кода. Модульные SDK и дашборды обеспечивают плавный переход от экспериментов к продакшену при сохранении приватности и безопасности.

Ключевые функции

• OpenTelemetry-нативная наблюдаемость

  Позволяет автоматически отслеживать трассировки и собирать метрики для AI-приложений, включая детальное отслеживание спанов, мониторинг задержек и стоимости для LLM, векторных БД и GPU.

• Prompt Hub и версионирование

  Централизованное управление и контроль версий промптов с поддержкой динамических переменных, обеспечивая согласованность и простоту обновлений для всех AI-агентов.

• Безопасное хранилище API-ключей

  Надежно хранит и управляет чувствительными API-ключами и секретами, предотвращая утечки и несанкционированный доступ.

• Защитные механизмы для безопасности AI

  Встроенная защита от prompt injection, попыток обхода и утечек конфиденциальных данных для поддержания целостности приложения.

• Программируемая AI-оценка

  Автоматическая оценка AI-выходов на предмет предвзятости, токсичности, галлюцинаций и других качественных метрик для повышения надежности моделей.

• Мониторинг GPU и затрат

  Отслеживает использование GPU и рассчитывает стоимость для кастомных и дообученных моделей, помогая в оптимизации бюджета и ресурсов.

Варианты использования

• Наблюдаемость AI-приложений : Разработчики могут мониторить производительность, задержки и ошибки в приложениях на базе LLM для обеспечения высокой надежности и оптимизации пользовательского опыта.
• Управление промптами и контроль версий : Команды, управляющие несколькими AI-агентами, могут централизованно организовывать, обновлять и версионировать промпты для обеспечения согласованного поведения во всех развертываниях.
• Безопасность и соответствие требованиям : Защитите AI-системы от атак injection и утечек данных с помощью встроенных защитных механизмов и безопасного управления ключами.
• Оптимизация затрат и ресурсов : Отслеживайте использование и расходы на AI-модели и GPU в реальном времени для принятия обоснованных решений по масштабированию и бюджету.
• Гарантия качества AI-выходов : Автоматически оценивайте сгенерированный контент на предмет предвзятости, токсичности и галлюцинаций для поддержания этичности и точности AI-ответов.

Часто задаваемые вопросы