Beschreibung
Traceloop ist eine Plattform, die entwickelt wurde, um die Zuverlässigkeit von LLM-Anwendungen zu verbessern, indem Bewertungen und Überwachung in einen kontinuierlichen Feedbackprozess umgewandelt werden. Dies stellt sicher, dass jede Veröffentlichung Ihrer Anwendung im Laufe der Zeit besser wird. Die Plattform adressiert häufige Probleme wie Ad-hoc-Bewertungen und Bauchgefühl-Metriken, die Ergebnisse in Zweifel ziehen und Zeit verschwenden. Traceloop bietet Einblicke in die Modellleistung und erkennt Fehler, bevor sie in die Produktion gelangen.
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Mit Traceloop können Benutzer ihre LLM-Anwendungen in Sekundenschnelle mit nur einer Codezeile verfolgen. Dies bietet Live-Einblicke in Eingabeaufforderungen, Antworten, Latenz und mehr, ohne lästige Einrichtung. Die Plattform führt automatisch Qualitätsprüfungen mit integrierten Metriken für Treue, Relevanz und Sicherheit durch, sodass Benutzer ein grundlegendes Verständnis der Modellqualität erhalten, ohne Tests schreiben zu müssen.
Traceloop ermöglicht es Benutzern, Qualität nach ihren eigenen Maßstäben zu definieren, indem sie reale Beispiele annotieren und benutzerdefinierte Evaluatoren trainieren. Dies macht Qualität zu einem Teil des Prozesses, indem Bewertungen automatisch bei jeder Pull-Anfrage oder in Echtzeit während des Betriebs der Anwendung durchgeführt werden. Die Plattform ist unternehmensbereit, entspricht SOC 2 und HIPAA und kann in verschiedenen Umgebungen bereitgestellt werden, einschließlich Cloud, On-Premise oder luftdicht abgeschotteten Setups.
Basierend auf offenen Standards wie OpenTelemetry bietet Traceloop Transparenz ohne Lock-in. Es unterstützt mehrere Programmiersprachen und integriert sich mit über 20 Anbietern, Vektordatenbanken und Frameworks. Die Plattform ist Open Source, mit ihrem OpenLLMetry SDK, das auf GitHub verfügbar ist. Traceloop bietet ein Freemium-Preismodell, das eine kostenlose Nutzung von bis zu 50.000 Spans pro Monat ermöglicht, ohne Sitzplatzbeschränkung und mit allen Funktionen offen.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellFreemium
- BereitstellungCloud, On-Prem, Air-Gapped
- PlattformenPython, TypeScript, Go, Ruby
Traceloop's Kernfunktionen
Kontinuierlicher Feedbackprozess für LLM-Anwendungen
Echtzeit-Einblicke in die Modellleistung
Automatische Qualitätsprüfungen mit integrierten Metriken
Anpassbare Qualitätsdefinitionen
Unternehmensbereit mit SOC 2 und HIPAA-Konformität
Offene Standards mit OpenTelemetry
Unterstützt mehrere Programmiersprachen
Integration mit über 20 Anbietern und Frameworks
Freemium-Preismodell
Open Source mit OpenLLMetry SDK
Wie verwendet man Traceloop?
Konfigurieren: Fügen Sie eine Codezeile für das Tracking hinzu
Verwenden: Überwachen Sie Eingabeaufforderungen, Antworten und Latenz
Optimieren: Führen Sie automatische Qualitätsprüfungen durch
Bereitstellen: Verwenden Sie in Cloud-, On-Premise- oder luftdicht abgeschotteten Umgebungen
Traceloop's Anwendungsfälle
- Echtzeitüberwachung
- Qualitätssicherung
- Benutzerdefinierte Bewertungen
- Unternehmensbereitstellung
- Open Source Entwicklung
