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开源AI可观测性,简化LLM开发流程
在生成式AI和大型语言模型快速发展的今天,开发者面临着性能监控难、成本控制复杂、提示管理繁琐等挑战。OpenLIT作为开源AI工程平台,正是为解决这些痛点而生,让AI应用开发变得简单透明。
🔍 全面追踪监控
提供端到端请求追踪,细粒度监控每个阶段的响应时间和效率,支持OpenTelemetry原生集成。
💰 智能成本分析
实时跟踪LLM使用成本,帮助在预算限制和性能需求之间取得最佳平衡。
🛡️ 安全保障隐私
开源透明,支持自行托管,提供安全的秘密管理,保护敏感数据和API密钥。
⚡ 简易快速集成
只需添加openlit.init()即可开始收集数据,低延迟不影响应用性能。
OpenLIT核心功能详解
可视化追踪与性能监控
OpenLIT提供完整的应用和请求追踪功能,让开发者能够清晰地了解AI应用在不同提供商之间的端到端性能表现。通过详细的跨度追踪,您可以监控每个处理阶段的响应时间和效率,快速定位性能瓶颈。
异常监控与错误追踪
通过Python和TypeScript SDK,OpenLIT自动监控应用程序错误,提供详细的堆栈跟踪信息,帮助开发者快速检测和排除问题。异常监控与追踪数据深度集成,基于OpenTelemetry技术捕获请求流中的异常情况。
| 监控类型 | 功能描述 | 技术实现 |
|---|---|---|
| 自动异常监控 | 无缝监控异常,无需大幅代码变更 | Python/TypeScript SDK |
| 堆栈跟踪 | 完整堆栈跟踪信息定位问题 | OpenTelemetry集成 |
| 跟踪集成 | 基于追踪数据捕获请求流异常 | 请求流分析 |
OpenLIT Playground:LLM比较测试平台
OpenLIT Playground允许开发者基于性能、成本和其他关键指标并排比较不同的LLM模型。这一功能对于选择最适合特定应用场景的语言模型至关重要。
- 并列比较: 同时评估多个LLM,了解它们在不同场景中的实时表现
- 成本分析: 评估使用不同LLM的成本影响,优化预算分配
- 综合报告: 生成详细比较报告,支持数据驱动的决策过程
集中化提示管理与版本控制
OpenLIT提供强大的提示管理功能,允许开发者在不同应用程序之间组织存储、版本控制和使用带有动态变量的提示。版本控制系统支持主要、次要和补丁更新,甚至可以创建草稿状态,确保提示管理的规范性和可追溯性。
提示变量替换功能
使用特定变量和{{variableName}}约定来自定义提示,并在运行时动态更新,极大提高了提示的灵活性和复用性。
用户最关心的5个问题解答
1. OpenLIT如何保证我的数据隐私和安全?
OpenLIT作为开源项目,您可以完全查看代码了解数据处理方式,并支持自行托管部署,确保数据始终在您控制的环境中。安全秘密管理功能提供保险库中心,安全存储和管理敏感的应用程序秘密,支持根据密钥或标签检索秘密,并安全集成到Node.js或Python环境中。
2. 集成OpenLIT是否复杂?需要多少开发时间?
集成极其简单!只需在您的LLM应用程序中添加openlit.init()即可开始收集数据。对于使用Docker的用户,运行docker-compose up -d就能快速启动。OpenLIT设计初衷就是降低AI可观测性的门槛,确保开发者能够快速上手。
3. OpenLIT支持哪些编程语言和环境?
目前OpenLIT提供Python和TypeScript SDK,覆盖了大多数AI应用开发场景。通过OpenTelemetry原生支持,可以无缝集成到现有技术栈中。环境集成功能支持直接将秘密设置为环境变量,在使用SDK的应用程序中更方便地使用。
4. 成本跟踪功能具体能帮我做什么?
OpenLIT的成本跟踪功能让您清晰了解不同LLM使用的成本分布,帮助做出基于数据的收入决策。您可以比较不同提供商模型的成本效益,在预算限制和性能需求之间找到最佳平衡点,避免意外的高额API费用。
5. OpenLIT是否支持与其他可观测性工具集成?
是的!OpenLIT可以轻松连接到流行的可观测性系统,包括Datadog和Grafana Cloud,自动导出数据。这种开放性确保您可以在现有的监控生态系统中无缝集成OpenLIT的功能,无需改变工作流程。
OpenLIT平台界面预览
OpenLIT平台提供直观的可视化界面,帮助开发者监控AI应用性能
立即开始使用OpenLIT
访问官网: https://openlit.io/
探索这个开源AI可观测性平台如何简化您的生成式AI和LLM应用开发流程。
关键词: OpenLIT, AI可观测性, 生成式AI, LLM监控, 开源AI平台
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