Graphsignal

Graphsignal 是一個 AI 可觀察性平台，可讓使用者追蹤、監控和偵錯生產 AI 代理程式和 LLM 驅動的應用程式。使用 Graphsignal，使用者可以在其 AI 應用程式中分析效能、資料、問題和成本。此軟體透過提供應用程式追蹤、延遲分析、成本追蹤、錯誤追蹤、系統監控和團隊存取等功能，提供完整的 AI 堆疊可視性。

主要功能：

1. 應用程式追蹤：Graphsignal 使用者可以追蹤請求並在完整的 AI 背景下執行。此功能可透過提供每個步驟的詳細資訊，協助識別應用程式執行流程中的瓶頸或問題。

2. 延遲分析：使用者可以利用 Graphsignal 針對其 AI 應用程式中的作業分析延遲細項。此功能可透過識別可改善的區域，進一步最佳化效能。

3. 成本追蹤：透過 Graphsignal 的成本追蹤功能，使用者可以分析部署、模型或特定使用者的模型 API 成本。此功能可協助組織了解資源配置，並最佳化其 AI 應用程式相關的成本。

使用案例：

- 除錯效能問題：在生產使用案例（例如推薦系統或詐騙偵測模型）中遇到 AI 應用程式或代理程式的效能問題時；開發人員可以使用 Graphsignal 的應用程式追蹤功能找出造成延遲的確切步驟。

-最佳化延遲：使用 Graphsignal 提供的延遲分析；從事即時預測系統（例如聊天機器人或自動駕駛車輛）開發的開發人員可以識別哪些作業花費的時間超出預期，並據此進行最佳化。

- 成本最佳化：大規模部署機器學習模型的組織經常面臨有效管理成本的挑戰。透過利用 Graphsignal 提供的成本追蹤功能；企業可以深入了解每個部署/模型/使用者消耗的資源數量，進而做出有關資源配置的明智決策。

Graphsignal 提供一個全面的解決方案，用於觀察和最佳化 AI 應用程式的效能。透過應用程式追蹤、延遲分析和成本追蹤等功能，使用者可以深入了解其 AI 堆疊。使用 Graphsignal，組織可以提升 AI 系統的效率，快速識別並解決問題，以及最佳化其部署相關的成本。立即註冊一個免費帳戶，親身體驗 Graphsignal 帶來的 AI 可觀察性優勢。