LLM 追蹤與儀表化
透過 `@observe` 裝飾器或包裝器、第三方整合或 OpenTelemetry 為 LLM 應用程式加上監測,然後在 Python、TypeScript 及其他支援語言中檢視 traces、spans 與 threads。
Confident AI 是一個 AI 品質平台,協助工程師、QA 團隊與產品主管追蹤、測試、監控並改善 AI 系統;整合評估、資料集管理、提示工作流程與生產環境可觀測性。
Confident AI 是一個 AI 品質平台,協助工程師、QA 團隊與產品主管追蹤、測試、監控並改善 AI 系統。此產品將 LLM 追蹤、評估、資料集管理、提示工作流程與生產監控整合在同一處。
其追蹤層可擷取 AI 應用程式中的 traces、spans 與 threads,讓團隊能在開發、CI/CD 與即時流量中評估行為。此平台旨在協助團隊在整個生命週期中持續看見品質、延遲與回歸,而不是依賴臨時檢查或分散的工具。
透過 `@observe` 裝飾器或包裝器、第三方整合或 OpenTelemetry 為 LLM 應用程式加上監測,然後在 Python、TypeScript 及其他支援語言中檢視 traces、spans 與 threads。
針對即時 traces、spans、threads、prompts 與 datasets 執行線上與回顧性評估,隨著應用程式變動衡量品質。
在雲端建立、編輯與版本化 datasets,從 traces 自動整理,排程定期 dataset 執行,並生成合成 goldens 進行有針對性的測試。
為 prompts 建立版本、依環境標記、要求提交前評估,並使用類似 Git 的分支、pull requests 與核准流程管理 prompt 變更。
監控生產環境中的品質、延遲與成本,接著使用篩選器、標籤、metadata、user IDs 與專案隔離來路由警示和 trace 資料。
透過人工註解佇列、自訂準則、自訂表單、下游可觀測性工作流程,以及專案/整合掛鉤,支援審查與團隊工作流程。
工程師可以追蹤 LLM 呼叫、工具呼叫、延遲、token 使用量與代理行為,了解即時請求中發生了什麼,以及故障源自何處。
QA 與產品團隊可以將 traces 轉為 datasets、整理 goldens,並執行定期評估,確保新版本符合相同的品質標準。
正在開發聊天或代理產品的團隊可以模擬多輪對話,在發佈前測試行為,並檢視對話何處偏離或失敗。
產品與工程團隊可以為 prompts 建立版本、要求發佈前評估,並透過分支或核准流程在各環境中管理 prompt 變更。
營運或支援團隊可以監控生產環境中的品質、延遲與警示,然後將失敗項目導入註解與下游審查工作流程。
是。定價頁面說明你可以隨時切換方案。升級會按當期帳單週期剩餘時間按比例計費,而降級則會在下一個帳單日生效。
定價頁面表示,當你接近方案限制時會收到提醒。頁面也指出,超額費用會依方案等級說明;如果需要更多額度,你可以升級。
有,Free 方案可永久使用,而且可以從免費方案直接開始付費方案,不需要信用卡。定價頁面說明 Starter,以及適合想要更多功能或客製條款的 Team/Enterprise 路徑。
文件顯示有多種方式可以為應用程式加上追蹤功能,包括 `@observe` 裝飾器或包裝器、OpenAI、LangChain、Pydantic AI 和 Vercel AI SDK 等第三方整合,以及適用於語言無關架構的 OpenTelemetry。
Confident AI 主要面向需要在同一平台中整合追蹤、評估、資料集管理與監控的工程師、QA 團隊與產品主管。定價頁與首頁也顯示其方案適用於個人使用者、團隊與企業部署。