OpenLIT

OpenLIT: 面向 GenAI 和 LLM 应用的 OpenTelemetry 原生可观测性

什么是 OpenLIT？

OpenLIT 是一个基于 OpenTelemetry 构建的开源平台，旨在简化 AI 开发工作流程，特别是对于生成式 AI 和大型语言模型 (LLM)。它简化了诸如 LLM 实验、组织和版本控制提示以及安全处理 API 密钥等基本任务。

主要特性和优势：

• 应用和请求追踪： OpenLIT 提供跨不同提供商的请求的端到端追踪，以提高性能可见性。这使您可以监控每个 span 的响应时间和效率。
• 成本追踪： 追踪与决策相关的成本，以便更轻松地做出收入决策。
• 异常监控： 监控和记录应用程序错误，以帮助检测和解决问题。 它提供自动异常监控，带有适用于 Python 和 TypeScript 的 SDK，详细的堆栈跟踪，以及与 OpenTelemetry 支持的追踪数据集成。
• Openground (Openlit PlayGround)： 允许您基于性能、成本和其他关键指标并排测试和比较不同的 LLM。它生成详细的报告，编译和可视化比较数据，支持明智的决策。
• 集中式提示存储库： 支持跨不同应用程序组织化地存储、版本控制和使用带有动态变量的提示。支持主要、次要和补丁更新，以实现清晰的版本管理。
• 安全密钥管理 (Vault Hub)： 提供了一种安全的方式来存储和管理敏感的应用程序密钥。允许您创建、编辑和监控与您的应用程序关联的密钥，并将它们安全地集成到您的 Node.js 或 Python 环境中。
• 实时数据流： 流式传输数据，以便您可以可视化您的数据并做出快速决策和修改。
• 低延迟： 确保快速处理数据，而不会影响应用程序的性能。
• OpenTelemetry 原生： 无缝集成：OpenLIT 的原生支持使其添加到您的项目中感觉轻松直观。
• 精细的使用情况洞察： 分析 LLM、Vectordb 和 GPU 的性能和成本，以实现最高的效率和可扩展性。
• 提示和密钥管理： 帮助管理您的提示和密钥，以简化应用程序的开发。

OpenLIT 如何工作？

OpenLIT 与 OpenTelemetry 无缝集成，允许您自动跟踪您的 AI 应用程序。它使用适用于 Python 和 TypeScript 的 SDK 来监控异常，而不会显着改变您的应用程序代码。通过将 openlit.init() 添加到您的代码，您可以开始从您的 LLM 应用程序收集数据。然后，该平台会实时传输数据，使您可以可视化与您的 LLM、向量数据库和 GPU 相关的性能和成本。

如何使用 OpenLIT？

1. 安装： 您可以通过运行 docker-compose up -d 快速设置 OpenLIT。
2. 集成： 将 openlit.init() 添加到您的 LLM 应用程序以开始收集数据。
3. Vault Hub： 直接将密钥设置为环境变量，以便在使用其 SDK 的应用程序中轻松使用。
4. 连接： 轻松连接到流行的可观测性系统，包括 Datadog 和 Grafana Cloud，以自动导出数据。

开源性质：

OpenLIT 是一个开源项目，这意味着您可以准确地看到代码的作用，甚至可以自己托管它。这种透明性确保了隐私，并允许您更好地控制您的数据。

集成：

OpenLIT 提供与流行的可观测性系统的集成，例如 Datadog 和 Grafana Cloud，允许您自动导出数据。

社区和支持：

• Slack： 加入 Slack 上的 OpenLIT 社区。
• Github： 在 GitHub 上为该项目点赞。
• Discord： 在 Discord 上与社区互动。
• mail： 通过电子邮件联系 OpenLIT 团队。

为什么 OpenLIT 很重要？

在快速发展的 AI 领域，特别是随着生成式 AI 和 LLM 的兴起，了解您的应用程序的性能、成本和潜在问题至关重要。 OpenLIT 提供了监控、管理和优化您的 AI 应用程序的工具。它与 OpenTelemetry 的集成确保了无缝采用，并提供了对您的应用程序行为的精细洞察。