지난 배틀 · 2023-12-27 UTC
Observability 대결 — 2023년 12월 27일
Observability 카테고리에서. 8개의 참가자에 걸쳐 30 표시가 배치되었습니다. Fiddler AI이(가) 왕좌를 차지했습니다.
최종 순위
출전 라인업
참가자들
이 배틀에 참가한 모든 도구의 프로필, 최종 점수순으로 순위가 매겨졌습니다.
Fiddler AI은 기업 플랫폼으로써 프로덕션에서 작동하고 있는 머신 러닝 모델과 생성적 인공지능 애플리케이션을 모니터링, 분석, 보안하기 위한 팀을 위한 도구입니다. 이를 통해 모델 성능, 데이터 드리프트, 편향, 품질 문제에 대한 내러티브를 제공하며, 또한 LLM에 특유한 위험 요인을 방지할 수 있는 안전한 보증을 제공합니다. 이러한 위험 요인은 허구, 입력 지시, 불안전한 출력과 같은 것입니다. AI ML 엔지니어, 데이터 과학자 및 위험 담당 직원들에게 설계된 툴인 Fiddler는 설명可能性, 실시간 모니터링 및 사양 수호자를 하나의 작업흐름에 결합하는 것을 목표로している. Fiddler는 일반 ML 파이프라인과 클라우드 환경을 통합해 조직들이 대규모로 책임 있는 AI慣習들을 작영화화하는 데 도움을 주고 있다.
평가 기준 분해
- 모델 성능 및 드리프트 모니터링
- LLM 홀루케이션 및 안전 감지
- 프롬프트 주입 및 자이브레이크 보호
- 설명가능한 AI 및 루트 원인 분석
- 편향 및 공정성 평가
- 생산 AI를 위한_dashboard 및 경보
FoundryAI는 실제 비즈니스 워크플로를 처리하는 AI 에이전트를 생성하기 위해 집중한 개발 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 에이전트 디자인, 테스트, 지속적 개선 도구를 통합해 팀이 분리된 시스템을 모듈로組み어서 사용하지 않고 프로토타입에서 생산준비에 이을 수 있도록 도와줍니다. 플랫폼은 평가에 중점을 두고 있고 빌더가 정의된 업무와 에이전트 성능을 측정하여 시간이 지남에 따라 습득하는 동작을 개선하는 방법을 제공합니다. 이렇게하면 신뢰성이 중요한 고객 지원을 자동화하는 단체, 내부 운영 또는 반복적인 지식 작업에 적합합니다. FoundryAI는 코딩도구도 만들기보다는 스캐ッチ부터 완벽하게만들지 않고 싶지만, 코드없이 만드는 것보다 이터레이션 속도가 더 빠르게 필요로 하는 기술 팀을 위한 도구입니다.
평가 기준 분해
- Agent 빌드 환경
- 평가 테스트 툴
- 성과 모니터링
- 워크플로우 자동화 지원
- 반복 개선 루프
- 사업 시스템 통합
Quotient AI는 AI 가속되는 특수 기능을 배포하는 팀을 위해 관측할 수 있고 평가할 수 있는 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 생산 AI 시스템, 인공 지능을 사용하는 검색, 회츨이 증강된 발생 (RAG), 자율적 에이전트를 지속적으로 모니터링 합니다. 이러한 시스템을 통해 발생할 수 있는 기형, 회츨이오류 및 기타 품질문제를 사용자에 게 만나는 전에 노출을 줄 수 있습니다. 플랫폼에서 자동 평가와 실시간 알림을 결합하여 엔지니어링 및 ML 팀이 루트 원인에 대한 진단, 모델 또는 명령 프롬프트 변경에 따른 백서션 추적, 확장성을 유지하기 위해 신뢰성을 유지할 수 있습니다. AI 파이프라인을 조정함으로써, 개발자들이 애플리케이션이 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 시야를 제공하는 대신 오프라인 벤치마크에만 의존하지 않게하는 것입니다.
평가 기준 분해
- 실시간 AI 모니터링 및 경보
- 허구 및 검색 오류 감지
- RAG 파이프 라인 평가 도구
- 에이전트 행위 추적 및 진단
- 모델 및 프롬프트 변화에 따른 回帰 분석
- Ai 应用 프로그램을위한 운영 관찰
포트키(Portkey)는 AI 애플리케이션 빌딩, 관리 및 모니터링 데스크탑을 제공하는 통합 제어 평면입니다. 이 플랫폼은 AI 팀에 대한 통합 API를 통해 1,600 이상의 LLM을 사용할 수 있도록 해주며, 모델 통합의 과정을 단순화하고 AI 팀의 빌딩에 초점을 맞추는 데 도움을 주는 통합된 플랫폼입니다. 플랫폼은 사용자에게 실시간 관찰 가능성을 제공하는 데 도움이 되는 guardrail, 관할, 프로ンプ트 관리 등 다양한 기능을 제공합니다. 포트키(Portkey)는 캐싱 기능을 제공하여 사용자가冗余 테스트를 줄이고 тысяч 수의 달러를 절약할 수 있습니다. 포트키(Portkey)는 AI 팀에게만 설계되었으며 3,000개 이상의 GenAI 팀이 사용하고 일일 토큰 처리량이 매우 큽니다.
평가 기준 분해
- 200개 이상의 LLM 공급업체에 대한 단일 API를 제공하는 AI 게이트웨이
- 지문 관리 및 버전 관리
- 요청 로그, 트레이스 및 분석
- 의미 있는 캐싱 및 리트라이
- 입력 및 출력 검증에 대한 지문
- 사용 및 비용 모니터링 데스크톱
Helicone AI는 개발자 중심의 관측성 플랫폼으로, 대규모 언어 모델으로 동작하는 애플리케이션을 위해 구축된 플랫폼입니다. 요청, 응답, 비용, 지연 시간을 모든 제공자에서 캡처하여, 엔지니어リング 팀이 LLM 기능이 프로덕션 환경에서 어떻게 동작하는지 통합된視각으로 관찰 하게 해줍니다. 헬로나이(Helicone AI)는 로그인(Logging)만을 넘어, 디버깅 프롬프트, 다단계 에이전트 워크플로우跟踪, 평가 수행, 사용자별 사용량 추적과 같은 도구를 제공합니다. 팀은 데이터로 추측에 의존하는 것을 피하고, 이탈, 지출 관리, 프롬프트에 대한 반복적인 수정과 같은 과정을 통해 회귀를 식별하고, 효율적으로 개발 цик)을 수행할 수 있습니다. Helicone AI는 가볍고 proxies 또는 async 로깅을 통해 인기 있는 모델 공급商 및 프레임 워크들과 통합하여, 기존 스택에 추가할 때 중요한 코드 변경이 없이도 쉽게 하여 사용할 수 있습니다.
평가 기준 분해
- 요청 및 응답 로깅
- 비용 및 토큰 사용 추적
- 프롬프트 관리 및 버전 관리
- 에이전트 및 세션 트레이싱
- 사용자 지정 평가 및 داش보드
- 사용자 및 리밋 분석
KeywordsAI는 개발자 포커스를 가진 플랫폼으로, 생산 등급 LLM 애플리케이션을 배포하기 위해 필요한 도구를 통합합니다. 다수의 모델 제공 업체에 접근하는 단일 API 게이트웨이를 제공하며, 팀이 실제 세계에서 AI 기능이 얼마나 성능을 발휘하는지 이해하는 데 도움을 주는 내장 오차관성, 로깅, 평가 기능을 포함하고 있습니다. 이 플랫폼은 LLM-powered 제품을 실행하는 운영 비용을 줄이는 것을 목표로 개발되었습니다. 개발자들은 latency와 비용을 모니터링할 수 있으며, prompts를 디버깅하고, 이 оцен을 수행하고(prompt 버전을 관리할 수 있습니다. 이로 인하여.engineering 팀은 AI 기능에 대한 반복을 수행하고, 사용자가 크게 증가하는 동안 신뢰성을維持 할 수 있습니다.
평가 기준 분해
- AI 모델 게이트웨이 통일
- 요청 로깅 및 추적
- 비용 및 레이턴시 모니터링
- 프롬프트 실험 및 버전 관리
- 모델 평가 및 테스트 워크플로우
- SDK 및 API 통합
Maxim AI는 개발Platform로, 팀이 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 및 LLM 애플리케이션을 출시하도록 도와줍니다. PROMPT 엔지니어링, evaluates, 관찰, 데이터 셋 관리를 통합하기 때문에 팀은 빠르게 반복하여 QUALITY를 측정하면서 QUALITY를 측정할 수 있습니다. " 마지막으로 팀은 대화 봇, 코파일럿, 보이스 에이전트 및 여러 단계의 적응적인 흐름이 필요한 경우 모델, 사용자 입력 값, 프롬프트에 대한 일관된 성능을 요구하기 때문에 보통 챗봇, 코파일럿, 보이스 에이전트 및 멀티 스텝 에이전틱 워크플로우를 빌드하는 팀이 사용하는 MAXIM AI를 사용합니다.
평가 기준 분해
- 프롬프트 플레이그라운드 및 버전 관리
- 자동 계정 및 LLM 평가
- 생산성 운영 모니터링 및 추적
- 데이터 세트 관리 및 커레이션
- 인자 감식 및 애노테이션 워크플로우
- 멀티 모델 및 멀티 프로바이더 지원
Relari는 개발자 플랫폼으로 AI 에이전트의 고성능을 향상시키기 위한 체계적인 테스트 및 평가를 목표로 합니다. 팀들에게 합성 데이터 세트 생성, 자동화된 평가를 지원하며, 실제 시나리오에서 에이전트의 성능을 비교하여 생산 환경으로 배포하기 전에 수행할 수 있습니다. YC W24에 백서 شده Relari는 엔지니어링 팀이 복잡한 LLM 애플리케이션과 다단계 에이전트를 빌딩하는 데 어려움을 겪고 있는 상황에서traditional QA의 한계를 극복하기 위해 대상이다. 그들의 도구는 비결정론적 AI 시스템에 소프트웨어 엔지니어링 rigor—유닛 테스트, 리귤레이션 체크, 측정가능한 메트릭—to bring—를 제공하고 있다. 핈녕는름 총우세재엘 가베정 켤세재는엘습 가베정는, 정안하세재엘켤어총우번앋사 동성 좼소에을를주로켤사. 총우세재엘 곮잰소주린 가베정안하세재는를 시습 가베정는를로켤사. 머가재사 습 챭잫사 하세재엘시스사 세다 켤 시주를로습 가베정는. 츄잫켤세주린 가베정안하세재엘 머좬료뎼들소주 쵬개축릍반습 챝고. 총우세재엘켤어문지녕 문지기가 쵬소어하세재번앋사 사지녕최민소어시드를어 챭우다곮.
평가 기준 분해
- 합성 데이터셋 생성
- 자동화된 에이전트 평가 파이프라인
- 시나리오 및 회화 시뮬레이션
- customizable 평가 기술편
- LLM 앱용 백포드 레그테스트
- 수행성 벤치마크 및 리포팅