LLMOps, evals і guardrails
Evals, трасування, guardrails і контроль витрат: операційний шар для LLM-застосунків.
Запустити AI-функцію найпростіше. Справжня робота починається, коли її треба тримати точною, безпечною й доступною за ціною, поки змінюються промпти, моделі й дані. Ми налаштовуємо операційний шар навколо ваших LLM-застосунків: набори evals і LLM-as-a-judge, що оцінюють кожен реліз, трасування, яке показує, що модель бачила й робила, guardrails, що ловлять небезпечні запити й відповіді, і контроль витрат і затримки з маршрутизацією моделей. Якість вимірюється, а не припускається.
01 / Що це вирішує
Еталонні набори даних і судді, що оцінюють точність, обґрунтованість, тон і дотримання правил, тож зміна промпту чи моделі не погіршить усе непомітно.
Трасування промптів, пошуку, викликів інструментів і відповідей, прив’язане до користувачів і версій, для швидкого налагодження.
Перевірки на prompt injection, витік даних, відхід від теми й небезпечний контент на вході й на виході.
Вартість кожного запиту й функції, кешування й маршрутизація на менші моделі, де це не шкодить якості.
02 / Стек
Галузеві стандарти, нудні у хорошому сенсі: інструменти з майбутнім, які знатиме й наступний інженер.
Трасування й observability
Langfuse
Відкрите трасування й аналітика LLM
OpenTelemetry
Нейтральний до вендорів стандарт телеметрії
MLflow
Відстеження експериментів і оцінювання
Arize Phoenix
Відкрита observability для LLM
Оцінювання
LLM-as-a-judge
Оцінювання моделлю за чіткими критеріями
Golden datasets
Тестові набори з реального трафіку
Promptfoo
Тестування промптів і регресій у CI
Ragas
Метрики якості пошуку й RAG
Guardrails і контроль
Guardrail models
Перевірки безпеки на вході й виході
LLM gateway
Єдина точка для маршрутизації, лімітів і ключів
Prompt registry
Версійовані промпти з відкатом
Semantic caching
Повторне використання відповідей на повторні запитання
03 / Підхід
Разом із вами домовляємось, що таке хороша відповідь, і перетворюємо це на критерії й тест-кейси, перш ніж щось налаштовувати.
Кожна зміна промптів, моделей чи даних проганяє набір; регресія блокує реліз, як упалий тест.
Маршрутизація відправляє прості запити на малі дешеві моделі, а складні на найсильніші, з резервними варіантами.
Оцінювання вибірки живого трафіку й сповіщення, коли зсуваються якість, витрати чи затримка.
04 / Стандарти
У кожному проєкті ми дотримуємося галузевих стандартів і перевірених методів. Саме завдяки їм оцінка залишається реалістичною.
05 / Інфраструктура
Слушні питання
Прямі відповіді на те, що клієнти питають перед стартом.
Бо їхня поведінка змінюється, коли ви правите промпт, міняєте модель чи оновлюєте дані, а звичайні тести цього не помічають. Evals перетворюють «наче працює» на виміряну якість (точність, обґрунтованість, тон, дотримання правил), яку перевіряють перед кожним релізом.
Пов’язані роботи
Наші проєкти й продукти, у яких була ця послуга.
Start
Розкажіть, які AI-функції у вас працюють. Старший інженер відповість чесною оцінкою обсягу й ціни.
Let’s manage Аналітика продуктивності
