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追踪不可追踪之物:LLM 和代理的全栈可观测性(由 groundcover 赞助).pdf

上传人: 明**** 编号:1013951 2025-12-21 14页 324.03KB

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本文主要介绍了针对现代AI系统在生产环境中进行全栈可观测性的重要性和解决方案。关键点如下: 1. **AI系统监控的重要性**:强调了监控大型语言模型(LLM)的必要性,包括多轮代理检索流程、工具增强型流程。 2. **核心数据监控**:指出需观察的核心数据包括令牌使用、响应延迟、错误率、LLM响应等。 3. **挑战**:数据敏感且具有隐私性,提出了谁能上传内容至LLM的问题。 4. **groundcover解决方案**: - **零侵入性**:利用eBPF技术,无需更改代码,无需添加SDK。 - **内核级可见性**:在网络层捕获完整的API请求和响应负载。 - **实时洞察**:与所有日志、指标和其他跟踪相关联,实时监控LLM调用等。 5. **云环境控制**:所有数据均在客户云环境中捕获,无第三方存储,无出境流量,确保安全和控制。 6. **性能与成本管理**:即时访问令牌使用、延迟、吞吐量和错误率,以优化性能和成本。 7. **快速部署**:在几分钟内完成安装传感器、自动发现LLM流量和即时获取可观测性数据。 通过以上关键点,文章强调了在保持操作简便与安全之间平衡的全栈可观测性解决方案。
揭秘AI系统监控" "零代码改变,实现AI系统全栈可观测" "保护LLM数据,提升AI系统性能"
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