LLM 追踪与埋点
使用 `@observe` 装饰器或包装器、第三方集成或 OpenTelemetry 为 LLM 应用添加埋点,然后在 Python、TypeScript 及其他受支持语言中检查 traces、spans 和 threads。
Confident AI 是面向工程师、QA 团队和产品负责人的 AI 质量平台,可用于追踪、测试、监控并改进 AI 系统。集评估、数据集管理、提示词工作流和生产可观测性于一体。
Confident AI 是面向工程师、QA 团队和产品负责人的 AI 质量平台,适合需要一种共享方式来测试、监控并改进 AI 系统的团队。该产品将 LLM 追踪、评估、数据集管理、提示词工作流和生产监控整合在一个平台中。
其追踪层会从 AI 应用中捕获 traces、spans 和 threads,使团队能够在开发、CI/CD 和线上流量中评估行为。该平台旨在帮助团队在整个生命周期中持续看见质量、延迟和回归问题,而不是依赖临时检查或分散的工具。
使用 `@observe` 装饰器或包装器、第三方集成或 OpenTelemetry 为 LLM 应用添加埋点,然后在 Python、TypeScript 及其他受支持语言中检查 traces、spans 和 threads。
针对实时 traces、spans、threads、prompts 和 datasets 运行在线与回溯评估,以便在应用变化时衡量质量。
在云端创建、编辑和版本管理数据集,从 traces 中自动整理,安排周期性数据集运行,并生成合成 goldens 用于定向测试。
对 prompts 进行版本管理,按环境标记,要求提交前评估,并使用类似 Git 的分支、拉取请求和审批流程来管理 prompt 变更。
监控生产环境中的质量、延迟和成本,然后使用筛选器、标签、元数据、用户 ID 和项目隔离来路由告警和 trace 数据。
通过人工标注队列、自定义标准、自定义表单、下游可观测性工作流以及项目/集成钩子,支持评审和团队协作流程。
工程师可以追踪 LLM 调用、工具调用、延迟、token 使用量和 agent 行为,以了解一次线上请求发生了什么以及故障源头在哪里。
QA 和产品团队可以把 traces 转换为数据集,整理 goldens,并运行周期性评估,从而用同一质量标准检查新版本。
正在开发聊天或 agent 产品的团队可以模拟多轮对话,在发布前测试行为,并检查对话在哪一步出现偏离或失败。
产品和工程团队可以对 prompts 进行版本管理,要求发布前评估,并使用分支或审批来管理跨环境的 prompt 变更。
运维或支持团队可以监控生产中的质量、延迟和告警,然后将失败路由到标注和下游评审工作流中。
是。定价页面说明您可以随时切换方案。升级费用会按当前计费周期剩余时间按比例计算,降级则会在下一个计费日生效。
定价页面说明,当您接近方案限制时会收到提醒。页面也注明,超额费用会按方案层级说明;如果需要更大的额度,您可以升级。
免费版可永久使用,且可以在不提供信用卡的情况下从免费版开始使用付费方案。定价页面还说明了 Starter 和 Team/Enterprise 路径,适合需要更多能力或自定义条款的用户。
文档展示了多种为应用添加追踪的方法,包括 `@observe` 装饰器或包装器、OpenAI、LangChain、Pydantic AI 和 Vercel AI SDK 等第三方集成,以及用于语言无关部署的 OpenTelemetry。
Confident AI 面向需要在一个平台中完成追踪、评估、数据集管理和监控的工程师、QA 团队和产品负责人。定价页和首页也展示了面向个人用户、团队和企业部署的方案。