Openlit

OpenLIT是一个开源的LLM和GPU可观察性工具，由OpenTelemetry构建。它旨在通过提供跟踪、指标和一个用于调试和改进LLM应用的操作台，支持开发人员监控整个LLM堆栈，实现端到端的观测。其功能涵盖了从LLM应用程序到GPU基础设施层的全面监控，只需一行代码即可实现。支持20多个集成工具，包括OpenAI、LangChain，并可将数据导出到现有的可观察性工具中。

这一产品由其创始人和维护者Aman主导开发，旨在解决LLM工程师在开发过程中的许多常见挑战。构建一个MVP（最小可行产品）虽然快速，但转向成熟产品却困难重重。诸如概率输出不准确或昂贵、高推理成本等问题经常出现，再加上由于LLM的长响应时间，应用常遇到的高延迟。此外，调试复杂的LLM配置如链、代理和工具也是非常棘手的任务，同时理解来自开放式提示和交互的用户行为也充满困难。

OpenLIT提供了一系列核心功能来克服这些挑战。例如，它具备综合日志记录功能，可以记录每个请求的完整查询、错误和指标。此外，通过可视化用户界面，用户能够跟踪令牌计数、计算成本和延迟随时间的变化。用户交互监测和反馈收集也变得更为简单。同时，"Prompt Playground"允许测试和优化不同的提示和LLM，并通过详细的追踪功能轻松调试复杂的代理交互。另一个显著特点是出口评估功能，以确保高质量和准确的响应。

OpenLIT的重要性在于它以开源方式提供了对多种AI工具的无缝集成，具备自动计算成本的能力，并支持自托管，确保数据私密安全。因而，OpenLIT在AI产品开发者和希望优化LLM应用的技术团队中具有显著的实用价值。它不仅是一个工具，更是一个社区驱动的平台，为用户提供了高度的定制化选项和支持。对于正在寻求改进LLM应用性能的开发者而言，OpenLIT无疑是一个值得关注的工具。

OpenLIT是一款开源的LLM和GPU可观察性工具，基于OpenTelemetry构建，旨在提升LLM应用的调试和改进能力，支持20多个集成。以下是其关键功能的详细描述：

核心功能

OpenLIT的核心功能包括全面的日志记录、追踪与调试、用户追踪以及提示操控。这些功能帮助用户从各个角度监视和改善大型语言模型的应用。

• 全面日志记录：每次请求的完整查询、错误和指标日志记录，使开发人员能全面了解应用的运行状态和问题。
• 追踪与调试：提供可视化界面，监视令牌数量、计算成本和延迟变化，便于诊断和优化LLM应用性能。
• 提示操控：通过多种提示和LLM的测试与优化，确保应用能够快速调整以适应不同应用场景。

数据处理和分析

OpenLIT通过输出评估和详细跟踪帮助提高LLM应用的输出质量与准确性，同时提供无缝集成以便与现有的可观察性工具协同使用。

• 输出评估：确保每次生成的响应都达到高质量和准确性要求。
• 详细追踪：针对复杂的代理交互提供便捷的调试功能，简化问题定位流程。
• 无缝集成：支持数据导出到现有的监控堆栈，最大限度利用现有工具和流程。

自定义选项

OpenLIT为用户提供自定义和开源选择，确保各类用户能够根据自身需求搭建合适的观察和分析体系。

• 开源平台：支持与20多个AI工具的集成，可定制性强并由社区推动发展。
• 自托管选项: 提供完全控制权，通过自托管确保数据的隐私和安全。

用户受益

OpenLIT通过简化观察和分析工作流，帮助开发者降低成本，并提升LLM应用的效率和质量。

• 成本效率：自动计算自定义和精调模型的成本，优化预算使用。
• 用户互动性追踪：有效监控用户交互并实时收集反馈，了解用户行为和应用改进点。

OpenLIT通过其一系列专门设计的功能，全面提升LLM应用的可观察性和调试能力，是开发者提升应用性能的不二选择。