What is Raindrop?
构建如聊天机器人和智能代理这样的 AI 产品，会面临独特的挑战。与传统软件会抛出可预测的错误不同，AI 经常会悄无声息地失败。你的用户可能会感到沮丧、收到不准确的信息或遇到意想不到的行为，但你可能无法及时发现——除非你手动筛选大量的日志。标准的测试和评估可以确认特定用例有效，但它们无法捕捉到真实用户交互的不可预测性。
Raindrop 提供了一个关键的监控层，专门为 AI 的细微差别而设计。你可以把它想象成是为 AI 行为量身定制的 Sentry。我们帮助你自动检测 AI 在生产环境中出现异常行为，并向你发送警报，其中包含指向有问题交互的直接链接。这使你能够快速了解根本原因，并自信地发布改进版本。
核心功能：了解真实情况
🚨 自动检测 AI 特有问题： Raindrop 能够识别常见的 AI 失败模式，例如助手忘记上下文、表现出惰性、任务失败或导致用户沮丧。了解你的 AI 在何时以及为何未能达到预期。
📊 了解用户反馈模式（信号）： 记录显式的用户信号，如点赞/踩、重新生成等。Raindrop 会呈现这些反馈中的模式，向你展示哪些方面引起了积极共鸣，哪些方面需要关注，从而帮助你确定修复的优先级，并加倍努力以取得成功。
💬 接收每日洞察摘要： 获取简洁的 Slack 通知，总结前一天的关键事件，包括检测到的问题（以及趋势）和积极亮点（“成功”）。让你在不感到信息过载的情况下，随时了解情况。
🔍 通过自然语言搜索精确定位行为 (Pro)： 用简单的英语描述你正在寻找的行为（例如，“用户抱怨代码质量”、“助手使用填充词”），并立即找到相关的对话或追踪记录。
📈 通过主题聚类发现趋势 (Pro)： 自动将交互分组到主题中，以了解你的 AI 最受欢迎的用例，并识别哪些领域产生的问题最多，从而指导你的产品路线图。
🕵️ 通过追踪分析根本原因 (Pro)： 跟踪 AI 调用的逐步执行过程，以准确了解复杂交互中哪里出了问题。
🏷️ 通过自定义问题跟踪最重要的事情 (Pro)： 定义和监控特定于你的应用程序或业务需求的任何特定问题或主题。
🔒 通过边缘 PII 修正保护用户隐私 (Pro)： 在记录之前，自动识别和修正用户消息和模型响应中的个人身份信息。
📚 从真实交互中构建更好的数据集 (Pro)： 选择 Raindrop 中的任何一组事件，轻松创建精选数据集，用于微调模型或构建更强大的评估。
团队如何使用 Raindrop
调试难以捉摸的聊天机器人错误： 用户报告你的支持机器人提供了不正确的策略信息。无需搜索日志，Raindrop 会向你发出“任务失败”或“用户沮丧”问题的警报。你点击警报，查看对话追踪记录，查明不正确的推理步骤或知识检索，并部署有针对性的修复。然后，你在 Raindrop 中监控该特定问题类型，以确认修复降低了其发生率。
提高 AI 代理的可靠性： 你的 AI 代理在测试中成功完成任务，但用户报告在生产环境中存在不一致之处。Raindrop 的主题聚类显示，一种特定的、不太常见的任务类型具有较高的失败率。使用 Deep Research，你查询与该任务相关的交互，识别失败的模式（例如，误解特定的用户措辞），从这些示例创建一个数据集，并使用它来微调代理的理解。
验证产品改进： 你已推出更改以减少 AI 的“惰性”（例如，过于简短或通用的响应）。你在 Raindrop 中跟踪“惰性”问题。每日摘要和问题仪表板显示，部署后这些事件的发生率明显下降，让你确信这些更改在现实世界中是有效的。
停止猜测，开始改进
AI 在生产环境中不必是一个黑匣子。Raindrop 提供了必要的可见性，让你超越基本的评估，并了解你的 AI 实际 上如何与真实用户互动。及早发现问题，快速诊断问题，验证你的修复，并通过始终如一地根据具体数据（而不仅仅是猜测）改进你的 AI 产品，来建立用户信任。
More information on Raindrop
Launched
2020-04
Pricing Model
Paid
Starting Price
$65 / mo
Global Rank
862467
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Month Visit
38.9K
Tech used
Next.js,Vercel,Gzip,JSON Schema,OpenGraph,Webpack,HSTS
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Source: Similarweb (Sep 25, 2025)
Raindrop was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-04-30.
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