AI Observability von OpenObserve bietet OpenTelemetry-natives Tracing, Sitzungswiedergaben und automatisierte Evaluierungen für KI-Agenten und LLMs in einem einheitlichen Observability-Stack.
Funktion und offizielle Positionierung des Produkts
AI Observability von OpenObserve ist eine Monitoring-Lösung für LLMs und Agenten, die OpenTelemetry-native Telemetriedaten erfasst, um Modellaufrufe, Tool-Ausführungen und Sub-Agenten-Workflows nachzuverfolgen.
Die Plattform korreliert KI-Anwendungs-Traces mit zugrunde liegenden Systemmetriken, Protokollen und Datenspeichern, sodass Teams die Antwortqualität bewerten und Agentenfehler mit SQL und PromQL beheben können.
Durch offizielle Quellen belegte Anwendungsfälle
Entwicklungsteams können Aufrufstrukturen von Agenten und Sitzungswiedergaben visualisieren, um Ausführungsschleifen, Tool-Fehler und Latenzengpässe aufzudecken.
Teams können Live-LLM-Anfragen anhand von Benchmarks für Relevanz, Halluzinationen, Voreingenommenheit und Toxizität per LLM-as-a-Judge oder Remote-Scorern bewerten.
OpenObserve überwacht agentenbasierte Anwendungen durch das Rendern eines Agent-Graphen, der Interaktionen zwischen Sub-Agenten, Basismodellen, externen Tools und Datenspeichern visualisiert. Farbcodierte Ränder verdeutlichen Fehlerraten und beeinträchtigte Pfade über alle Abhängigkeiten hinweg.
Die Benutzeroberfläche für das Sitzungs-Debugging ermöglicht es Entwicklern, mehrteilige Interaktionen erneut abzuspielen. Benutzer können die Token-Verteilung, Ausgaben von Tool-Aufrufen, Latenz-Hotspots und direkte Absprünge in zugrunde liegende verteilte Traces analysieren.
Prüfungen mit eigenen Inhalten und Arbeitsabläufen
Welche Quellen wann geprüft wurden
Antworten auf Basis des quellengeprüften Produkteintrags
Eine Neu-Instrumentierung ist nicht erforderlich, wenn Anwendungen bereits standardmäßige OpenTelemetry-gen_ai-Spans ausgeben oder OpenInference-Konventionen folgen. Es werden Frameworks wie LangChain, CrewAI und LlamaIndex unterstützt.
Online-Evaluierungsaufträge bewerten eingehende Spans, Traces oder vollständige Sitzungen mithilfe von Remote-HTTP-Scorern oder LLM-as-a-Judge über einen ausgewählten Modellanbieter und vergleichen die Ergebnisse mit konfigurierbaren Schwellenwerten.
OpenObserve kann als vollständig verwalteter Cloud-Dienst in vier Regionen bereitgestellt, über eine einzelne Rust-Binärdatei selbst gehostet oder für die Datenspeicherung in kundeneigenen Objektspeicher-Buckets konfiguriert werden.
Telemetriedaten in OpenObserve, einschließlich LLM-Traces, Infrastrukturmetriken und Logs, können über die einheitliche Korrelations-Engine mithilfe von SQL und PromQL abgefragt werden.
Produktiv-Traces können zur manuellen Bewertung neben automatisierten Evaluatoren in Annotationswarteschlangen geleitet und überprüfte Traces anschließend für künftige Tests in Evaluierungsdatensätze umgewandelt werden.
