PromptLayer

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为大语言模型应用提供可观测性及流程调试

创作者
PromptLayerAI可观察性开发者工具请求追踪工作流监控成本管理单一时间线水fall视图多步骤AI系统故障识别延迟分析weboversea

PromptLayer为大语言模型应用提供可观测性,能在单一仪表板追踪请求、监控令牌使用及成本,调试多步骤人工智能工作流程。可在一个时间轴上追踪请求等多方面信息,检查AI请求全过程,支持按多种维度过滤查看提示等,跟踪多步骤AI执行,按多种类别跟踪令牌使用及花费,帮助调试AI系统,还能通过代码创建跟踪并兼容任何框架,在其中查看完整执行瀑布图。

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PromptLayer为大语言模型应用提供可观测性,能在单一仪表板追踪请求、监控令牌使用及成本,调试多步骤人工智能工作流程。可在一个时间轴上追踪请求等多方面信息,检查AI请求全过程,支持按多种维度过滤查看提示等,跟踪多步骤AI执行,按多种类别跟踪令牌使用及花费,帮助调试AI系统,还能通过代码创建跟踪并兼容任何框架,在其中查看完整执行瀑布图。

产品功能

  • 提供LLM应用的可观测性,在一个时间轴上追踪请求、工作流程、重试、工具调用、令牌使用、延迟和成本等
  • 能检查每个AI请求从开始到结束的全过程,包括提示、响应、重试、调用的工具及成本等
  • 支持查看每个提示、响应和重试,可按标签、用户、模型或状态进行过滤,具备14天数据保留和4毫秒开销,支持异步批处理
  • 可跟踪多步骤AI执行过程,涵盖代理、工具和提供商,展示父跨度和子跨度,路径一目了然
  • 能按模型、提供商、项目或请求跟踪令牌使用和花费,同时显示成本旁边的p50/p95延迟
  • 帮助调试AI系统,能查看请求失败时实际发生的情况
  • 通过几行代码创建跟踪和跨度,与任何提供商或编排框架兼容,并在PromptLayer中查看完整的执行瀑布图

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