
在当今快速发展的AI时代,确保AI应用程序的稳定性和性能至关重要。Graphsignal应运而生,它是一个专门为AI栈设计的可观测性平台,旨在帮助开发者监控、分析和优化他们的AI应用程序。
Graphsignal提供了一系列强大的功能,使开发者能够全面了解他们的AI应用:
跟踪生成、运行和会话: 通过完整的AI上下文,开发者可以深入了解应用程序的每个环节。
用户交互和应用执行评分: 这有助于开发者了解用户体验和应用性能。
延迟分析: 提供详细的延迟细分和分布情况,帮助识别性能瓶颈。
成本分析: 可以精确分析不同部署、模型或用户的模型API成本。
错误和异常通知: 及时发现并解决问题,确保应用稳定运行。
资源监控: 监控API、计算和GPU利用率,优化资源使用。
要开始使用Graphsignal,首先需要安装其Python库。可以通过pip轻松完成安装:
pip install --upgrade graphsignal
安装完成后,需要进行简单的配置。可以通过代码直接指定API密钥,或者使用环境变量:
import graphsignal graphsignal.configure(api_key='your-api-key', deployment='your-app-name')
要获取API密钥,需要在graphsignal.com注册一个免费账户。注册后,可以在账户的设置/API密钥页面找到API密钥。
另外,也可以在运行Python模块或脚本时通过命令行添加Graphsignal跟踪器。这种方式需要设置GRAPHSIGNAL_API_KEY和GRAPHSIGNAL_DEPLOYMENT环境变量:
python -m graphsignal <script> # 或 python -m graphsignal -m <module>
Graphsignal的一大优势在于其强大的自动检测功能。它可以自动检测和跟踪许多常用的库和框架,如OpenAI和LangChain。这意味着无需额外的代码,Graphsignal就能自动记录跟踪、错误以及诸如提示和完成等数据。所有这些信息都可以在app.graphsignal.com上进行分析。
Graphsignal提供了一系列高级功能,以满足不同场景的需求:
会话跟踪: 跟踪用户会话,了解用户行为。
用户跟踪: 识别和分析特定用户的行为模式。
手动跟踪: 对特定代码段进行自定义跟踪。
评分和反馈: 收集和分析用户反馈。
成本和使用监控: 详细了解资源使用情况和成本。
对于更深入的了解,可以参考API 参考文档。此外,在examples仓库中还提供了一些集成示例,可以作为实际应用的参考。
配置完成并运行应用后,就可以登录Graphsignal控制台来监控和分析应用程序了。通过直观的仪表板,开发者可以:
这些信息对于优化应用性能、提高用户体验和控制成本至关重要。
Graphsignal的设计非常轻量级。每次跟踪的开销被测量为不到100微秒,这意味着它不会对应用程序的性能产生显著影响。
Graphsignal非常重视数据安全和隐私:
api.graphsignal.com发送数据,不接受入站连接或命令。record_payloads=False。如果在使用过程中遇到问题,可以通过以下方式进行故障排除:
启用调试模式: 在configure()中添加debug_mode=True以启用详细日志记录。
检查连接: 确保允许向https://api.graphsignal.com的出站连接。
寻求支持: 如果调试日志无法解决问题,可以联系Graphsignal的支持团队获取帮助。
Graphsignal为AI开发者提供了一个强大的工具,使他们能够深入了解、优化和监控他们的AI应用程序。通过自动检测、全面的跟踪和详细的分析,Graphsignal帮助开发者确保他们的AI应用程序以最佳状态运行,同时提供卓越的用户体验。
无论您是在开发聊天机器人、推荐系统还是其他AI驱动的应用,Graphsignal都能为您提供所需的洞察力,以不断改进和优化您的AI解决方案。通过利用Graphsignal提供的丰富功能和数据,开发者可以构建更智能、更高效、更可靠的AI应用程序,为用户创造更大的价值。
开始使用Graphsignal,探索AI应用程序的无限可能性吧!🚀🤖📊


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