Graphsignal

Graphsignal 是一款 AI 可观测性平台，允许用户追踪、监控和调试产品 AI 代理和 LLM 驱动的应用程序。借助 Graphsignal，用户可以分析其 AI 应用程序中的性能、数据、问题和成本。该软件通过提供应用程序追踪、延迟分析、成本追踪、错误追踪、系统监控和团队访问等功能，提供对 AI 堆栈的完全可见性。

主要特点：

1. 应用程序追踪：Graphsignal 允许用户追踪请求并在完整的 AI 上下文中运行。此功能通过提供有关进程的每个步骤的详细信息，帮助识别应用程序执行流中的瓶颈或问题。

2. 延迟分析：用户可以利用 Graphsignal 分析其 AI 应用程序中按操作进行的延迟细分。此功能允许通过识别可以改进的区域来更好地优化性能。

3. 成本追踪：利用 Graphsignal 的成本追踪功能，用户可以分析部署、模型或特定用户的模型 API 成本。此功能帮助组织了解资源分配并优化与 AI 应用程序相关的成本。

使用案例：

- 调试性能问题：在生产用例中遇到 AI 应用程序或代理的性能问题时，例如推荐系统或欺诈检测模型；开发人员可以利用 Graphsignal 的应用程序追踪功能来精确定位导致延迟的确切步骤。

- 优化延迟：通过使用 Graphsignal 提供的延迟分析；处理聊天机器人或自动驾驶汽车等实时预测系统的开发人员可以识别哪些操作比预期花费的时间更长，并相应地对其进行优化。

- 成本优化：大规模部署机器学习模型的组织通常面临有效管理成本的挑战。通过利用 Graphsignal 提供的成本追踪功能；企业可以深入了解每个部署/模型/用户消耗了多少资源，从而使他们能够在资源分配方面做出明智的决策。

Graphsignal 为观察和优化 AI 应用程序的性能提供了一个全面的解决方案。借助应用程序追踪、延迟分析和成本追踪等功能，用户可以获得对其 AI 堆栈的宝贵见解。通过使用 Graphsignal，组织可以提高其 AI 系统的效率，快速识别和解决问题，并优化与其部署相关的成本。立即注册一个免费帐户，体验 Graphsignal 提供的 AI 可观测性优势。