En İyiler
10 En İyi AI Gözlemlenebilirlik Araçları (Ağustos 2026)
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Unite.AI, incelediğimiz ürünlerin bağlantılarını kullandığınızda ücret alabilir. Bu, editoryal değerlendirmelerimizi etkilemez. Bağlı kuruluş açıklamamızı okuyun.
AI gözlemlenebilirliği, model çalışma zamanını izlemek veya bir veri setindeki değişiklikleri tespit etmekten çok daha öteye gitti. Modern yapay zeka uygulamaları, büyük dil modelleri, alma sistemleri, dış araçlar, iş verisi ve otonom ajanları birleştirebilir ve bir sonuç üretmeden önce birkaç adım gerçekleştirebilir. Bir iş akışı teknik olarak kullanılabilirken yanlış bir cevap verebilir, yanlış aracı seçebilir, hassas bilgileri ifşa edebilir veya beklenenden çok daha fazla jeton tüketebilir.
AI gözlemlenebilirlik platformları, üretim izleme ile offline testi birleştiren en güçlü ürünleri kullanarak bu sistemleri anlamak için takımlara yardımcı olur. Bir iş akışı teknik olarak kullanılabilirken yanlış bir cevap verebilir, yanlış aracı seçebilir, hassas bilgileri ifşa edebilir veya beklenenden çok daha fazla jeton tüketebilir.
Araçlar bu listede several farklı yaklaşımı kapsar. Bazıları öngörücü modeller, üretken AI ve ajanlar için geniş gözlemlenebilirlik sağlarken, diğerleri ajan izleme, büyük dil modeli değerlendirmeleri, açık kaynak dağıtımı veya uygulama altyapısı ile tam yığın bağıntısına uzmanlaşır. Doğru seçim, bir ekibin ne inşa ettiği, AI uygulamalarının nasıl dağıtıldığı ve geliştirici odaklı hata ayıklama, kurumsal yönetim veya her ikisine ihtiyaç duyup duymadığına bağlıdır.
AI Gözlemlenebilirliğinin Önemi
Geleneksel uygulama izleme, teknik sorunları tespit etmek için tasarlanmıştır: hatalar, yavaş hizmetler ve kullanılabilir olmayan altyapı. Bu sinyaller masih önemlidir, ancak bir oluşturulan cevap ilgili, bir alma sistemi doğru kanıtları seçti veya bir ajan makul bir karar dizisi yaptı mı belirleyemez. AI sistemleri, gerçeklik, görev tamamlama, alma alaka, güvenlik, politika uyumu ve kullanıcı memnuniyeti gibi ek kalite sinyalleri gerektirir.
Bu nedenle, en iyi AI gözlemlenebilirlik platformları, izleme ile değerlendirme birleştirmektedir. Bir model veya ajan iş akışı içinde ne olduğu gösterirler, sonucun kabul edilebilir olup olmadığını ölçerler ve ekiplere bir başarısızlığın sorumlusu olan promosyonu, modeli, alma adımını veya aracı çağrısını belirlemelerine yardımcı olurlar. Ajanlar daha otonom hale geldikçe, insan inceleme kuyrukları, gerçek zamanlı koruyucu raylar, OpenTelemetry desteği, uyarılar ve sürüm testi gibi özellikler geleneksel paneller kadar önemlidir.
En İyi AI Gözlemlenebilirlik Araçlarının Karşılaştırma Tablosu
| Yapay Zeka Aracı | En İyi Kullanım | Özellikler |
|---|---|---|
| Arize AI | Ajanlar, LLM'ler ve öngörücü modeller boyunca uçtan uca gözlemlenebilirlik | OpenTelemetry izleme, değerlendirmeler, sürüklenme izleme, açıklanabilirlik, Phoenix açık kaynak |
| LangSmith | Üretim AI ajanlarını izleme ve geliştirme | Ajan izleri, online ve offline değerlendirmeler, paneller, veri setleri, uyarılar, çerçeve entegrasyonları |
| Braintrust | Değerlendirme önderliğinde AI geliştirme ve sürüm kontrolü | Üretim izleme, Konular analizi, değerlendirmeler, deneyler, AI ağ geçidi, CI sürüm kontrolleri |
| Langfuse | Açık kaynak LLM ve ajan gözlemlenebilirliği | OpenTelemetry izleme, oturumlar, maliyet izleme, promosyon yönetimi, veri setleri, değerlendirmeler |
| Fiddler AI | Kurumsal AI kontrolü, açıklanabilirlik ve yönetimi | Ajan ve model izleme, açıklanabilirlik, değerlendirmeler, koruyucu raylar, yönetim, esnek dağıtım |
| Galileo | Üretim değerlendirmeleri ve gerçek zamanlı AI koruyucu raylar | Ajan gözlemlenebilirliği, Luna değerlendiricileri, çoklu.modal izleme, analizler, çalışma zamanı koruyucu raylar |
| W&B Weave | AI gözlemlenebilirliği ile daha geniş ML yaşam döngüsünü bağlayan takımlar | İzleme, değerlendirmeler, üretim izleme, maliyet izleme, LLM hakemleri, W&B entegrasyonu |
| Datadog Agent Observability | AI davranışını uygulamalar ve altyapı ile ilişkilendirme | Ajan izleme, promosyon kümeleme, maliyet ve gecikme izleme, güvenlik taramaları, tam yığın bağıntı |
| HoneyHive | Üretim AI ajanları için OpenTelemetry yerli gözlemlenebilirlik | Ajan grafikleri, online değerlendirmeler, uyarılar, kullanıcı geri bildirimi, AI destekli kök neden analizi |
| Evidently AI | ML, LLM ve ajan sistemlerinin açık kaynak izleme | 100+ metrik, veri sürüklenmesi, LLM değerlendirmeleri, sentetik testler, sürekli izleme |
En İyi 10 AI Gözlemlenebilirlik Aracı
1. Arize AI
Arize, öngörücü modeller, büyük dil modeli uygulamaları ve otonom ajanlar için gözlemlenebilirlik, değerlendirme ve iyileştirme için bir AI mühendislik platformu sağlar. Arize AX, yönetilen bir ortamdır, mentre Phoenix, MIT lisansı altında açık kaynaklı bir seçenektir.
Platform, OpenInference ve OpenTelemetry etrafında inşa edilmiştir, böylece takımlar, model çağrıları, alma operasyonları, araç kullanımını ve çok adımlı ajan davranışını, özel bir formatın kilidini açmadan izleyebilir. Üretim izleri, skorlanabilir, veri setlerine kümelenebilir, deneyler prostřednictvím karşılaştırılabilir ve geleneksel makine öğrenimi için sürüklenme, veri kalitesi ve açıklanabilirlik iş akışlarına bağlanabilir.
Arize’nin mevcut yetenekleri arasında Alyx, bir AI asistanı ve yüksek hacimli gözlemlenebilirlik verilerini tasarlamak için tasarlanmış bir veri deposu bulunmaktadır. Genişlik, birkaç tür AI işleten organizasyonlar için değerlidir, ancak daha küçük takımlar platformu öğrenmek ve odaklanmış bir değerlendirme stratejisi tanımlamak için zaman ayırmalıdır.
- Öngörücü makine öğrenimi, üretken AI uygulamaları ve otonom ajanları kapsar
- Phoenix, yetenekli bir MIT lisansı altında açık kaynaklı platform sağlar
- OpenInference ve OpenTelemetry için taşınabilir enstrümantasyon kullanır
- İzleme, değerlendirmeler, sürüklenme izleme ve açıklanabilirliği birleştirir
- Platformun genişliği, daha küçük takımlar için bir öğrenme eğrisi oluşturur
- Gelişmiş güvenlik, dağıtım ve yönetim, yönetim karmaşıklığını ekleyebilir
- Geniş platform, yalnızca izleme yapan bir takımdan daha fazlasını gerektirebilir
2. LangSmith
LangSmith, LangChain’in çerçeve bağımsız bir platformudur ve AI ajanlarını izleme, değerlendirme, izleme ve dağıtma için tasarlanmıştır. LangChain ve LangGraph ile özellikle derin entegrasyonu olmasına rağmen, takımlar Python, TypeScript, Go, Java ve OpenTelemetry uyumlu entegrasyonlar aracılığıyla diğer çerçevelerle oluşturulan uygulamaları enstrümente edebilir.
Gözlemlenebilirlik katmanı, tam ajan yollarını kaydeder, model çağrıları, araç kullanımını, alma adımlarını, hataları, gecikme ve token tüketimini içerir. Takımlar izleri arayabilir, izleme panelleri oluşturabilir, uyarılar yapılandırabilir, kullanıcı geri bildirimi yakalayabilir ve üretim trafiğine online değerlendirmeler uygulayabilir. İzler, geliştiricilerin bir promosyon, model veya iş akışı değişikliğinin kaliteyi geliştirdiğini doğrulamak için offline deneyler için veri setlerine dönüştürülebilir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Ajanlar, araç çağrıları, alma sistemleri ve çok adımlı iş akışları için ayrıntılı izleme
- Üretim izleme, veri setleri ve değerlendirmeler arasında güçlü bir bağlantı
- Çerçeve bağımsız SDK’lar, özellikle LangChain ve LangGraph ile derin entegrasyon
- Paneller, uyarılar, kullanıcı geri bildirimi ve işbirliği araçları içerir
- Geliştirme, değerlendirme, gözlemlenebilirlik ve dağıtım için bir platform olarak kullanılabilir
- LangChain ekosisteminin dışında olan takımlar, platformun her yeteneğinden yararlanmayabilir
- Kurumsal dağıtım ve gelişmiş yönetim, satış anlaşması gerektirir
- En derin değer, disiplinli veri seti ve değerlendirme tasarımı bağlıdır
3. Braintrust
Braintrust, üretim davranışını sistematik test ile bağlayan bir AI gözlemlenebilirlik ve değerlendirme platformudur. Model çağrıları, alma adımları, araç çağrıları ve ajan iş akışları boyunca izleri yakalar, ardından takımların bu izleri kod tabanlı skorlayıcılar, büyük dil modeli hakemleri, insan inceleme ve ürün geri bildirimi ile değerlendirmesine olanak tanır.
Platformun birincil gücü, değerlendirme önderliğindeki iş akışıdır. Üretim günlükleri, Konular aracılığıyla tekrar eden kalıpları keşfetmek için analiz edilebilir, test durumlarına dönüştürülebilir ve deneyler aracılığıyla karşılaştırılabilir. Braintrust ayrıca, bir AI ağ geçidi ve sürekli entegrasyon araçları sağlar ve bir sürümde kalite gerilemesi algıladıklarında bir sürümü engelleyebilir. Loop ajanı, gözlemlenen başarısızlıklardan veri setleri, skorlayıcılar ve promosyon geliştirmeleri oluşturabilir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Üretim izleri, değerlendirmeler ve sürüm kararları arasında güçlü bir bağlantı
- Konular, üretim trafiğinde tekrar eden kalıpları keşfetmek ve sınıflandırmak için kullanılabilir
- Otomatik skorlar, insan inceleme, özel metrikler ve CI tabanlı kalite kapıları destekler
- AI ağ geçidi, model trafiği için yönlendirme, önbelleğe alma ve izleme sağlar
- Pro platform ücreti, birçok geliştirici odaklı alternatife göre önemli ölçüde daha yüksektir
- Self-hosting ve gizlilik duyarlı dağıtımlar, yalnızca Kurumsal için ayrılmıştır
- Değerlendirme hacmi ve saklama gereksinimleri, sürekli kapasite izlemesini gerektirir
4. Langfuse
Langfuse, büyük dil modeli mühendisliği için bir açık kaynak platformudur ve gözlemlenebilirlik, değerlendirmeler, promosyon yönetimi, veri setleri, deneyler ve insan geri bildirimi birleştirir. Langfuse Bulut veya sınırsız core açık kaynak özellikleri olmadan self-hosting kullanılarak kullanılabilir, bu da altyapı ve veri kontrolü gerektiren takımlar için en güçlü seçimlerden biri haline getirir.
İzleme sistemi, tam uygulama isteklerini kaydeder ve bireysel model çağrıları, alma adımları, araç çağrıları ve özel mantık olarak hiyerarşik gözlemler olarak organize eder. Takımlar, izleri kullanıcı oturumlarına gruplayabilir, token kullanımını ve model maliyetlerini izleyebilir, online değerlendirmeler uygulayabilir, anotasyon kuyrukları oluşturabilir ve üretim verilerini deneylerde kullanabilir. Langfuse, OpenTelemetry’yi destekler ve主要 model sağlayıcıları ve ajan çerçeveleri ile entegrasyon sağlar.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Açık kaynak core, self-hosting için sınırsız ve ölçeklenebilir
- Gözlemlenebilirlik, değerlendirmeler, promosyon yönetimi, veri setleri ve deneyler birleştirir
- OpenTelemetry’yi destekler ve geniş bir model ve çerçeve entegrasyonu sağlar
- İki yönlü iş akışları ve çok adımlı ajan iş akışları için güçlü oturum izleme
- Self-hosting, ölçeklendirme, yedekleme, güncelleme ve güvenlik sorumluluğunu gerektirir
- Gelişmiş kimlik, denetim ve destek gereksinimleri, dağıtım karmaşıklığını artırabilir
- Gerçek zamanlı uygulama, guardrail odaklı platformlardan daha az merkezi
5. Fiddler AI
Fiddler AI, öngörücü modeller ve agentic AI sistemleri için bir kurumsal kontrol düzlemi sağlar ve izleme, değerlendirme, açıklanabilirlik, güvenlik ve yönetim sağlar. Platform, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri, gerçek zamanlı ve toplu izlemeyi, uygulama düzeyinde izlemeyi, model davranışını analiz etmeyi ve açıklanabilirliği destekler.
Fiddler, gözlemlenebilirliği gerçek zamanlı guardraylarla ve yönetişimi birleştirmektedir. Centor Modelleri, halüsinasyonlar, zehirli içerik, hassas veri ifşası, promosyon enjeksiyonu ve hapishane kaçış girişimleri gibi riskleri değerlendirir ve bir organizasyonun ortamında değerlendirmeleri tutabilecek dağıtım seçeneklerine sahiptir. Bu, Fiddler’ı, büyük bir AI modeli ve ajan portföyü işleten ve düzenlenmiş endüstrilerde çalışan kuruluşlar için özellikle ilgili hale getirir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Öngörücü modeller, üretken AI uygulamaları ve otonom ajanları destekler
- İzleme, değerlendirmeler, guardraylar ve yönetişim birleştirir
- Esnek SaaS, sanal özel bulut ve ön premises dağıtım seçenekleri
- Centor Modelleri, güvenlik ve kaliteyi dış hakemlere göndermeden değerlendirebilir
- Güçlü açıklanabilirlik ve kök neden analizi yetenekleri
- Platform, öncelikle kurumsal dağıtımlar için tasarlanmıştır
- Yapılandırma ve yönetim gereksinimleri, küçük uygulamalar için aşırı olabilir
- Kurumsal yönetim ve dağıtım yapılandırması karmaşık olabilir
6. Galileo
Galileo, üretken AI uygulamalarını sürüm öncesi test etmenize, üretimde izlemenize ve canlı trafiğin kalite veya güvenlik gereksinimlerini ihlal ettiğinde müdahale etmenize yardımcı olan bir AI gözlemlenebilirlik ve değerlendirme platformudur. Platform, büyük dil modeli uygulamaları, alma güçlendirilmiş üretim, çoklu.modal iş akışları ve otonom ajanları destekler.
Galileo’nun Luna değerlendirme modelleri, büyük dış hakem modellerine tamamen güvenmeden AI çıktılarını doğru luk, halüsinasyon riski, alma kalitesi, güvenlik ve talimat uyumu gibi boyutlar için puanlar. Üretim izleri, paneller ve ajan iş akışı görselleştirmeleri aracılığıyla analiz edilebilir, जबकi kurumsal müşteriler, sorunlu istekleri kullanıcıya ulaşmadan önce engelleyen veya yönlendiren gerçek zamanlı guardraylar dağıtabilir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Offline değerlendirmeleri üretim izleme ve guardraylarla bağlar
- Ajan iş akışları ve çoklu.modal girişler dahil olmak üzere üretim ve alma sistemlerini destekler
- Kurumsal dağıtımlar, barındırılan, sanal özel bulut veya ön premises olarak çalıştırılabilir
- Gerçek zamanlı guardraylar ve gelişmiş dağıtım seçenekleri, Kurumsal gerektirir
- Öngörücü model sürüklenmesinden daha az odaklanmıştır, Arize veya Fiddler gibi
- Takımlar, yerleşik değerlendiricileri kendi alan uzmanlarıyla doğrulamak zorunda kalabilir
7. W&B Weave
W&B Weave, Weights & Biases platformunda büyük dil modeli ve ajan gözlemlenebilirlik ve değerlendirme katmanıdır. Girişleri, çıktıları, meta verileri, araç çağrıları, token tüketimini ve yürütme zamanlamasını yakalar ve takımların üretim kalitesini paneller ve uyarılar aracılığıyla izlemesine olanak tanır.
Weave, özellikle Weights & Biases’i already kullanan organizasyonlar için değerlidir. AI uygulaması izleri, üretimi gerçekleştiren modeller, promosyonlar, veri setleri ve deneylerle bağlantılı olabilir, böylece takımlara makine öğrenimi yaşam döngüsüne daha kapsamlı bir bakış sağlar. Platform, OpenTelemetry verilerini, otomatik maliyet izlemesini, büyük dil modeli hakemlerini ve hassas verilerin gizlenmesini de destekler.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- AI ajanı ve LLM gözlemlenebilirliğini model geliştirme ve deney izleme ile bağlar
- İzleme, değerlendirmeler, üretim izleme, uyarılar ve maliyet analizi içerir
- OpenTelemetry’yi destekler ve ana model ve çerçeve entegrasyonlarını sağlar
- Güçlü görselleştirme, raporlama, veri seti ve soybilim yetenekleri
- Geniş Weights & Biases platformu, yalnızca izleme yapan takımlar için karmaşık olabilir
- Weave kullanımı, yutulan veri miktarına göre değil, bir basit izleme sayısı üzerinden faturalandırılır
- Pro, 50’den az çalışanı olan organizasyonlar içindir
- Özel barındırma ve gelişmiş kurumsal kontroller, özel bir anlaşma gerektirir
8. Datadog Agent Observability
Datadog Agent Observability, Datadog’un uygulama ve altyapı izleme platformunu büyük dil modeli uygulamaları ve otonom ajanlara genişletir. Model isteklerini, alma operasyonlarını, araç çağrılarını ve çok adımlı iş akışlarını izler ve gecikme, hatalar, token kullanımı, tahmini maliyet ve üretim kalitesini izler.
Birincil avantaj, bağıntıdır. Takımlar, bir AI cevabının yanlış veya yavaş olduğunu, uygulama performansı izleme izleri, günlükler, altyapı metrikleri, bulut maliyetleri ve grafik işleme birimi kullanımıyla birlikte araştırabilir. Datadog ayrıca, Patterns aracılığıyla otomatik konu kümeleme, hassas veri taraması, promosyon enjeksiyonu algılama, paneller ve olgun uyarıları sağlar. Bu, zaten Datadog ekosisteminde standartlaştıran organizasyonlar için özellikle caziptir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Ajan davranışını, uygulama, altyapı, günlükler ve GPU telemetri ile ilişkilendirir
- Güçlü üretim panelleri, uyarılar, olay yanıtı ve güvenlik entegrasyonları
- İzleme ve span seviyesinde gecikme, hatalar, tokenlar ve tahmini maliyeti izler
- Patterns, üretim promosyonlarını ve cevaplarını otomatik olarak konulara kümeleyebilir
- Büyük izleme hacimleri ve uzun saklama süreleri, dikkatli veri yönetimi planlamasını gerektirir
- AI kalite testine odaklanan platformlardan daha az değerlendirme deneyimi sağlar
- En büyük değeri, zaten Datadog ekosisteminde olan organizasyonlara sağlar
9. HoneyHive
HoneyHive, üretim AI ajanları için OpenTelemetry yerli bir gözlemlenebilirlik ve değerlendirme platformudur. Tam ajan yollarını, model etkileşimlerini, araç çağrılarını, alma operasyonlarını ve uygulama meta verilerini kaydeder ve karmaşık iş akışlarını, hataların bir sistem boyunca nasıl yayıldığını gösteren yönlendirilmiş grafiklere yardımcı olur.
Platform, gözlemlenebilirliği online değerlendirmelerle, kullanıcı geri bildirimi, uyarılar ve veri seti oluşturma ile bağlar. Takımlar, maliyeti, gecikme, doğruluğu ve güvenliği izleyebilir, başarısız izleri alan uzmanlarına inceleme için gönderebilir ve üretim sorunlarını değerlendirme veri setlerine dönüştürebilir. HoneyHive ayrıca AI destekli kök neden analizi ve bulut, hibrit veya self-hosting kurumsal dağıtımları destekler.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Üretim ajanları için özel olarak tasarlanmış, karmaşık iş akışlarını izleme
- OpenTelemetry yerli ve model ve çerçeve bağımsızdır
- Ajan grafikleri, çok adımlı hataları daha kolay anlaşılabilir hale getirir
- Online değerlendirmeler, uyarılar, geri bildirim ve insan inceleme iş akışlarını birleştirir
- Tam bir gözlemlenebilirlik ve değerlendirme iş akışı sağlar
- Diğer platformlardan daha yeni ve daha az yaygın olarak benimsenmiştir
- Geleneksel öngörücü model izleme için weniger uygundur
- Geleneksel öngörücü model izleme, başka bir platform gerektirebilir
10. Evidently AI
Evidently AI, öngörücü makine öğrenimi modelleri, büyük dil modeli uygulamaları, alma sistemleri ve otonom ajanları değerlendirmek, test etmek ve izlemek için Apache 2.0 lisanslı bir açık kaynak çerçevesidir. Yerel bir Python kütüphanesi olarak veya self-hosting bir izleme platformu olarak kullanılabilir.
Çerçeve, model performansı, veri kalitesi, veri sürüklenmesi, alma alaka, gerçeklik, güvenlik, hassas veri ifşası ve diğer AI kalite boyutları da dahil olmak üzere 100’den fazla yerleşik metriği içerir. Takımlar, özel değerlendirmeler oluşturabilir, sentetik ve karşıt test verilerini oluşturabilir, görsel raporlar üretebilir ve üretimde tekrar eden kontroller çalıştırabilir. Açık altyapısı ve geleneksel ML izleme ile üretken AI değerlendirme birleşimi, teknik takımlar için esnek bir seçenek haline getirir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Tamamen açık kaynak, Apache 2.0 lisansı altında
- Öngörücü ML, LLM uygulamaları, RAG sistemleri ve AI ajanlarını destekler
- 100’den fazla metrik ve esnek bir özel değerlendirme arayüzü içerir
- Veri kalitesi, performans ve sürüklenme izleme yetenekileri güçlüdür
- Defterlerde, boru hatlarında, testlerde veya self-hosting izleme için yeterli
- Üretim izleme sistemi olarak dağıtmak ve çalıştırmak için mühendislik çalışması gerekir
- Daha Python merkezlidir, tam olarak yönetilen geliştirici platformlarından daha az
- Datadog veya Fiddler gibi aynı kurumsal olay iş akışını sağlamaz
- Self-hosting, altyapı, depolama ve uyarıları çalıştırmak için takımların sorumluluğundadır
Doğru AI Gözlemlenebilirlik Platformunu Seçme
İlk karar, bir organizasyonun öngörücü modelleri, üretken AI uygulamaları, otonom ajanları veya hepsini izleyip izlemeyeceğine bağlıdır. Bazı platformlar, geleneksel makine öğrenimi ve üretken sistemler boyunca geniş kapsamlı sağlar, जबकi diğerleri büyük dil modeli uygulamaları, ajan davranışını değerlendirme veya üretim kalitesini izleme konusunda uzmanlaşır.
Takımlar, her platformun gözlemlenebilirliği sürekli iyileştirme ile nasıl bağlandığını incelemelidir. İzleme, bir uygulamanın nerede zaman harcadığını, ne kadar token tükettiğini, hangi aracı seçtiğini veya hangi hatayla karşılaştığını gösterebilir, ancak son sonucun doğru olup olmadığını bağımsız olarak belirleyemez. Güçlü platformlar, online ve offline değerlendirmeleri, özel metrikleri, insan incelemesini, veri seti oluşturmayı, deneyleri ve otomatik gerileme testini destekler. Resmi sürüm süreçlerine sahip organizasyonlar, üretim kalitesini düşüren promosyonları, modelleri veya iş akışlarını engelleyen sürekli entegrasyon kontrollerini de arayabilir.
Dağıtım ve veri kontrolü eşit derecede önemlidir. Açık kaynaklı platformlar daha fazla esneklik ve altyapı kontrolü sağlayabilir, जबकi yönetilen kurumsal ürünler operasyonel yükü azaltabilir ve daha güçlü güvenlik, destek ve yönetim özelliklerini sağlayabilir. Alıcılar, hassas promosyonların ve çıktıların nerede depolandığını, verilerin alındıktan önce gizlenip gizlenemeyeceğini, izlerin ne kadar süreyle saklandığını ve değerlendirmelerin dış modellere bilgi gönderip göndermediğini doğrulamalıdır.
Satıcılar, izleme, span, koltuk, yutulan veri, değerlendirme puanları, saklanan depolama veya bunların bir bileşimi üzerinden ücretlendirilebilir. Takımlar, gerçekçi iş akışları ile kullanımını tahmin etmelidir ve saklama, değerlendirmeler, model hakem ücretleri, altyapı ve destek hesaplarını hesaplamalarına dahil etmelidir.
Her organizasyon için en iyi platform yoktur. En güçlü seçim, izlenen AI sistemlerinin türüne, gerekli izleme ve değerlendirme derinliğine, dağıtım tercihlerine, mevcut geliştirme altyapısına ve gerekli yönetişime bağlı olacaktır. Takımlar, başarısızlıkları tanımlamak, nedenlerini anlamak, olası düzeltmeleri test etmek ve kalitenin dağıtımdan sonra stabil kaldığını onaylamak için kolay olan platformları önceliklendirmelidir.
AI Gözlemlenebilirlik Araçları SSS
AI İzleme ve AI Gözlemlenebilirliği Arasındaki Fark Nedir?
İzleme, önceden tanımlanmış sinyalleri such as gecikme, hatalar, token tüketimi, maliyet ve değerlendirme puanlarını izler. Gözlemlenebilirlik, beklenmeyen davranışları soruşturmak için gereken ayrıntılı izleri, bağlamı ve ilişkileri sağlar. Modern platformların çoğu her iki yeteneği birleştirir.
AI Gözlemlenebilirlik Platformu Ne İzlemelidir?
Güçlü bir platform, promosyonları, model cevaplarını, alma adımlarını, araç çağrılarını, ajan kararlarını, gecikme, token tüketimi, maliyet, hatalar, kullanıcı geri bildirimi ve kalite veya güvenlik değerlendirmelerini yakalamalıdır. Ayrıca, performansı karşılaştırabilmek için yeterli meta veriyi korumalıdır.
Açık Kaynaklı AI Gözlemlenebilirlik Araçları Mevcut mu?
Evet. Birkaç açık kaynaklı çerçeve, izleme, değerlendirmeler, promosyon analizi, veri kalitesi izleme ve model performansı izleme sağlar. Bazıları üretken AI ve ajan iş akışlarına odaklanırken, diğerleri öngörücü modelleri ve veri sürüklenmesini de destekler. Açık kaynaklı dağıtım, daha fazla kontrol ve esneklik sağlayabilir, ancak takımlar altyapı, ölçeklendirme, güncelleme, güvenlik ve depolama sorumluluğunu üstlenmelidir.
Geleneksel Uygulama Performans İzleme AI Gözlemlenebilirliğini Yerine Getirebilir mi?
Geleneksel uygulama performansı izleme, altyapı sağlığı, hizmet hataları, kullanılabilirlik ve gecikme için masih önemlidir. Ancak, bir AI çıktısının doğru, güvenli, ilgili veya uyumlu olup olmadığını bağımsız olarak belirleyemez. Organizasyonlar, AI özgü yetenekleri içeren bir tam yığın izleme platformu kullanabilir veya geleneksel uygulama izleme ile özel bir AI gözlemlenebilirlik katmanını birleştirebilir.
AI Gözlemlenebilirliğinde Değerlendirmeler Neden Önemlidir?
Bir iz, bir AI uygulamasının bir çıktı ürettiğini gösterir. Bir değerlendirme, bu çıktının gerekli kalite, güvenlik veya iş standardını karşılayıp karşılamadığını ölçer. İkisini birleştirmek, takımların bir başarısızlığın nedenini bulmasına, bir düzeltmeyi test etmesine, alternatif modelleri veya promosyonları karşılaştırmasına ve aynı sorunun üretimde geri gelip gelmediğini izlemesine olanak tanır.
