1つのプラットフォームでLLMの可観測性を実現
大規模な言語モデルの動作を引き起こしている原因を完全に可視化することで、そのモデルを高速かつコスト効率が高く、信頼性の高い状態に保ちます。
大手企業から信頼されています
LLM オブザーバビリティ プラットフォーム
すべての LLM リクエストとレスポンスに詳細なコンテキストを提供する統合可視性
LogicMonitor Envision を使用すると、LLM のパフォーマンス、トークンの使用状況、障害ポイントをリアルタイムで可視化できるため、問題をより迅速に解決し、パフォーマンスを最適化し、より信頼性の高い AI エクスペリエンスを提供できます。
LLM の問題がユーザーに支障をきたす前に解決する
異常を早期に発見し、顧客が問題に気付く前に迅速に対応することで、レイテンシーの急増、応答の中断、ボットの停止を回避します。
あらゆるAIインタラクションの信頼性を向上
カスタマー サービス チャットボットや社内ツールを活用する場合でも、LLM を健全かつ高パフォーマンスに保つことで、より迅速でスマートな応答を実現できます。
常時監視なしでLLMコストを管理
利用が増えても予算内で運用を続けられます。トークンの支出とAPIの非効率性を可視化することで、品質や規模を犠牲にすることなく無駄を削減できます。
制御を犠牲にすることなく、より速く移動
AIのフットプリントが拡大しても、それを管理するための新しいツールやチームは必要ありません。LM Envisionはお客様と共に成長し、新しいエンドポイントやサービスがオンラインになると自動的に監視します。
AIのリスクとガバナンスを先取りする
意図しないデータ漏洩、データの不正使用、シャドーAIを回避します。アクセスパターンとワークロードの挙動を可視化することで、責任ある利用を徹底し、コンプライアンスを維持できます。
明確で信頼できるデータで幹部の意見を統一する
使用状況の傾向、支出レポート、モデルのパフォーマンスを、チーム全体で情報に基づいた意思決定を促進する明確なリアルタイム ダッシュボードに変換します。
LLMの可観測性をよりスマートに
Edwin AI: インシデント管理のためのエージェント型 AIOps
Edwin AIは、問題を早期に発見し、ノイズを排除し、インシデントを迅速に解決するのに役立ちます。内蔵のジェネレーティブAIにより、アラートを自動相関させ、根本原因を明らかにし、顧客が気付く前に問題を解決するためのステップバイステップのガイダンスを提供します。
AIワークロード向けに構築
AIを監視、管理、最適化するために必要なものすべて
包括的なLLMモニタリング
API 呼び出しからその背後にあるインフラストラクチャまで、LLM スタックのすべてのレイヤーを監視します。
- LLM API テレメトリ
OpenAI、Azure OpenAI、AWS Bedrock、Vertex AI からトークンの使用状況、レイテンシー、エラー率、リクエストあたりのコストなどを収集します。 - 推論インフラストラクチャメトリクス
NVIDIA DCGM を使用して、クラウド環境とオンプレミス環境の両方で GPU の使用率、メモリ負荷、温度、電力消費を追跡します。 - LLMフレームワークとミドルウェアの可視性
LangChain、Traceloop、LangSmith から、API 呼び出し率、メモリ使用量、ワークフロー実行時間などの主要なメトリックを表示します。 - ベクターデータベース監視
Pinecone と ChromaDB からのクエリ量、読み取り/書き込みのレイテンシ、インデックス サイズを監視して、コンテキストの取得を最適化します。
LLM向けダッシュボードと可視化
LLM に関連するすべての信号に焦点を当てます。
- 統合ダッシュボード
LLM のパフォーマンス、トークンの傾向、およびサポート インフラストラクチャを 1 つのスクロール可能なビューで視覚化します。 - すぐに使えるテンプレート
人気のあるモデルやサービス用の事前構築されたダッシュボードを使用してすぐに開始できます。手動セットアップは必要ありません。 - カスタムビジュアライゼーション
柔軟なウィジェットを使用して、プラットフォーム チーム、MLOps、または経営幹部の利害関係者向けにカスタマイズされた独自のビューを構築します。
アラートと異常検出
LLM の問題がユーザーに影響を与える前に検出し、優先順位を付けます。
- LLMメトリクスの異常検出
異常検出を使用して通常の使用パターンをベースライン化し、トークン、レイテンシ、またはコストの異常を早期に検出します。 - しきい値ベースのアラート
API 障害率、トークンの急増、応答時間の増加などの主要なメトリックのしきい値を構成します。 - LLMパイプラインのノイズ抑制
繰り返し発生するアラートや信頼性の低いアラートを自動的に抑制し、アラート疲労を軽減して注意を集中させます。
リクエスト相関とサービストレース
すべての LLM リクエストがシステム全体でどのように流れるかを理解します。
- エンドツーエンドの推論トレース
API から LangChain エージェント、ベクター DB、そして GPU 実行に至るまでの各リクエストをトレースします。 - サービスチェーンの洞察
SageMaker、Kubernetes、AWS Q Business、LangChain、その他の接続されたサービス全体でメトリクスを相関させます。 - トポロジーマッピング
ハイブリッドクラウド環境全体の関係性を自動検出し、マッピングします。リクエストの流れや問題の発生箇所を視覚化します。
コスト最適化とキャパシティ
トークンのコストを予測可能に保ち、使用効率を高めます。
- トークン支出の内訳
モデル、エンドポイント、チーム、またはアプリケーション別に支出を表示し、コスト要因を正確に特定します。 - アイドルリソース検出
統合のために、十分に使用されていないエンドポイント、GPU リソース、または古いベクター DB シャードを特定します。 - 予測と予算アラート
過去の指標に基づいて翌月の使用量を予測し、予算を超過する前に警告を受け取ります。
セキュリティとコンプライアンスのログ記録
可視性と監査可能性を備えた責任ある AI をサポートします。
- APIとアクセスの異常検出
LLM スタック全体で異常な使用パターン、不正な API 呼び出し、アクセスの急増をフラグ付けします。 - 監査対応ログ
SOC 2 や HIPAA などのコンプライアンスの取り組みをサポートするために、LLM メトリックとログのスナップショットを保存およびエクスポートします。
オープン＆アグノスティック
ITSM 統合
AIコネクタ
AIオブザーバビリティがスタックに何をもたらすかをご覧ください
LogicMonitor が AI システムを一元的に監視する方法をご覧ください。チームは予期せぬ事態に遭遇することなく、より迅速に行動できるようになります。
よくあるご質問(FAQ)
- LLM の可観測性とは何ですか? また、なぜ重要なのですか?
LLMの可観測性により、API呼び出し、トークンの使用状況、レイテンシ、ベクターデータベースクエリ、そしてサポートインフラストラクチャ全体にわたって、大規模言語モデルが本番環境でどのように動作するかを可視化できます。これにより、チームは問題を早期に検出し、解決までの時間を短縮し、使用量とコストを正確に管理できるようになります。
- これは標準的な AI または ML の可観測性とどう違うのでしょうか?
従来のAIオブザーバビリティは、モデル、パイプライン、インフラストラクチャに重点を置いています。LLMオブザーバビリティは、プロンプトからレスポンスまでの挙動、トークンの消費、ドリフトといったより詳細な情報を提供します。MLモデルのトレーニングだけでなく、本番環境で生成AIアプリを運用するチーム向けに構築されています。
- OpenAI、Claude、Bedrock、その他の LLM API を監視できますか?
はい。LM EnvisionはOpenAI、Azure OpenAI、AWS Bedrock、Vertex AIと統合し、トークン使用量、リクエストレイテンシ、エラー率、APIコストなどの指標を監視します。Claudeは今後の開発ロードマップに含まれています。
- Edwin AI は LLM の可観測性にどのように役立ちますか?
Edwin AIは、LLMスタック全体にインテリジェントな相関関係を適用し、トークンの異常、APIパフォーマンス、インフラストラクチャのシグナルを関連付けます。これにより、考えられる根本原因を明らかにし、次のステップを提示することで、手作業によるトリアージを削減します。
- どのようなデータを観察できますか?
監視できるもの:
- 迅速な活動と遅延
- トークンとリクエスト量
- モデルエラーとバージョン変更
- ベクターデータベースの健全性と検索メトリクス
- 関連するインフラストラクチャとAPIパフォーマンス
- チーム全体の使用状況とコストを追跡できますか?
はい。LLM API の使用状況をチーム、アプリ、環境ごとにセグメント化することで、請求額の急増に備え、使用パターンを最適化できます。
- これはどのように他の可観測性スタックと統合されるのでしょうか?
LLM の可観測性は、インフラストラクチャ、クラウド、アプリ、ネットワークに使用するのと同じ LM Envision プラットフォームに組み込まれているため、新しいツールを起動したりコンテキストを切り替えたりする必要はありません。