

Openlit
简介 :
OpenLIT是一个开源的AI工程平台,专注于生成式AI和大型语言模型(LLM)应用的可观察性。它通过提供代码透明度、隐私保护、性能可视化等功能,帮助开发者简化AI开发流程,提高开发效率和应用性能。作为开源项目,用户可以自由查看代码或自行托管,确保数据安全和隐私。其主要优点包括易于集成、支持OpenTelemetry原生集成、提供细粒度的使用洞察等。OpenLIT面向AI开发者、数据科学家和企业,旨在帮助他们更好地构建、优化和管理AI应用。目前未明确具体价格,但从开源特性来看,可能对基础功能提供免费使用。
需求人群 :
目标受众主要是AI开发者、数据科学家和企业。对于AI开发者,OpenLIT提供了简化开发流程、优化性能的工具;对于数据科学家,它有助于更好地理解和分析AI模型的行为;对于企业,OpenLIT可以提高AI应用的可观察性和管理效率,确保数据安全和隐私。
使用场景
AI开发团队利用OpenLIT的提示管理功能,高效地管理和版本控制大量的AI提示,提高了开发效率。
数据科学家通过Openground测试功能,对比不同LLM在特定任务上的表现,为模型选择提供数据支持。
企业使用OpenLIT的安全密钥管理功能,确保API密钥等敏感信息的安全存储和使用,保护企业数据资产。
产品特色
隐私优先:代码透明,支持自行托管,简化AI开发流程,尤其是生成式AI和LLM。
可视化追踪:提供应用和请求追踪,支持OpenTelemetry,自动跟踪AI应用,监控响应时间和成本。
异常监控:通过Python和TypeScript SDK自动监控异常,提供详细堆栈跟踪信息,与追踪数据集成。
Openground测试:测试和比较不同LLM的性能、成本等关键指标,支持并排比较、成本分析和综合报告。
提示管理:提供集中式提示存储库,支持提示的创建、编辑、版本管理和变量替换。
安全密钥管理:提供安全的密钥存储和管理方式,支持密钥的创建、编辑、监控和环境集成。
使用教程
1. 访问OpenLIT官网,了解产品功能和文档。
2. 在GitHub上克隆OpenLIT项目,或使用`docker-compose up -d`命令启动容器。
3. 在AI应用中添加`openlit.init()`代码,开始收集数据。
4. 使用OpenLIT提供的SDK,如Python或TypeScript SDK,进行异常监控和密钥管理。
5. 利用Openground测试功能,对比不同LLM的性能和成本。
6. 通过提示管理功能,创建、编辑和版本控制AI提示。
7. 查看可视化追踪数据,分析应用性能和行为,优化AI应用。
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