OpenLIT

OpenLIT: OpenTelemetry-Native Observability für GenAI- und LLM-Anwendungen

Was ist OpenLIT?

OpenLIT ist eine Open-Source-Plattform, die auf OpenTelemetry aufbaut und darauf ausgelegt ist, KI-Entwicklungs-Workflows zu vereinfachen, insbesondere für Generative AI und Large Language Models (LLMs). Sie optimiert wesentliche Aufgaben wie das Experimentieren mit LLMs, das Organisieren und Versionieren von Prompts und die sichere Handhabung von API-Schlüsseln.

Hauptmerkmale und Vorteile:

• Anwendungs- und Request-Tracing: OpenLIT bietet End-to-End-Tracing von Requests über verschiedene Provider hinweg, um die Leistungsvisibilität zu verbessern. Dies ermöglicht es Ihnen, jeden Span auf Antwortzeit und Effizienz zu überwachen.
• Kostenverfolgung: Verfolgt die mit der Entscheidungsfindung verbundenen Kosten, um Umsatzentscheidungen zu erleichtern.
• Exception Monitoring: Überwacht und protokolliert Anwendungsfehler, um Probleme zu erkennen und zu beheben. Es bietet automatische Exception-Überwachung mit SDKs für Python und TypeScript, detaillierte Stack-Traces und Integration mit OpenTelemetry-gestützten Trace-Daten.
• Openground (Openlit PlayGround): Ermöglicht es Ihnen, verschiedene LLMs nebeneinander zu testen und zu vergleichen, basierend auf Leistung, Kosten und anderen wichtigen Metriken. Es generiert detaillierte Berichte, die Vergleichsdaten zusammenstellen und visualisieren und eine fundierte Entscheidungsfindung unterstützen.
• Zentralisiertes Prompt-Repository: Ermöglicht die organisierte Speicherung, Versionierung und Verwendung von Prompts mit dynamischen Variablen über verschiedene Anwendungen hinweg. Unterstützt Haupt-, Neben- und Patch-Updates für eine übersichtliche Versionsverwaltung.
• Sicheres Secrets Management (Vault Hub): Bietet eine sichere Möglichkeit, sensible Anwendungsgeheimnisse zu speichern und zu verwalten. Ermöglicht das Erstellen, Bearbeiten und Überwachen von mit Ihren Anwendungen verbundenen Geheimnissen und das sichere Integrieren in Ihre Node.js- oder Python-Umgebungen.
• Echtzeit-Datenstreaming: Streamt Daten, damit Sie Ihre Daten visualisieren und schnelle Entscheidungen und Änderungen vornehmen können.
• Geringe Latenz: Stellt sicher, dass Daten schnell verarbeitet werden, ohne die Leistung Ihrer Anwendung zu beeinträchtigen.
• OpenTelemetry Native: Nahtlose Integration: Die native Unterstützung von OpenLIT sorgt dafür, dass sich das Hinzufügen zu Ihren Projekten mühelos und intuitiv anfühlt.
• Granulare Usage Insights: Analysieren Sie die Leistung und die Kosten von LLM, Vectordb & GPU, um maximale Effizienz und Skalierbarkeit zu erreichen.
• Prompt & Vault Management: Hilft bei der Verwaltung Ihrer Prompts und Secrets, um die Entwicklung Ihrer Anwendung zu erleichtern.

Wie funktioniert OpenLIT?

OpenLIT lässt sich nahtlos in OpenTelemetry integrieren, sodass Sie Ihre AI-Anwendungen automatisch verfolgen können. Es verwendet SDKs für Python und TypeScript, um Exceptions zu überwachen, ohne Ihren Anwendungscode wesentlich zu verändern. Indem Sie openlit.init() zu Ihrem Code hinzufügen, können Sie mit der Erfassung von Daten aus Ihrer LLM-Anwendung beginnen. Die Plattform streamt die Daten dann in Echtzeit, sodass Sie die Leistung und die Kosten visualisieren können, die mit Ihren LLMs, Vektordatenbanken und GPUs verbunden sind.

Wie verwende ich OpenLIT?

1. Installation: Sie können OpenLIT schnell einrichten, indem Sie docker-compose up -d ausführen.
2. Integration: Fügen Sie openlit.init() zu Ihrer LLM-Anwendung hinzu, um mit der Datenerfassung zu beginnen.
3. Vault Hub: Legen Sie Secrets direkt als Umgebungsvariablen fest, um sie in Anwendungen mit ihren SDKs einfach verwenden zu können.
4. Connect: Verbinden Sie sich einfach mit gängigen Observability-Systemen wie Datadog und Grafana Cloud, um Daten automatisch zu exportieren.

Open-Source-Charakter:

OpenLIT ist ein Open-Source-Projekt, was bedeutet, dass Sie genau sehen können, was der Code macht, und ihn sogar selbst hosten können. Diese Transparenz gewährleistet Datenschutz und ermöglicht eine größere Kontrolle über Ihre Daten.

Integrationen:

OpenLIT bietet Integrationen mit gängigen Observability-Systemen wie Datadog und Grafana Cloud, sodass Sie Daten automatisch exportieren können.

Community und Support:

• Slack: Treten Sie der OpenLIT-Community auf Slack bei.
• Github: Geben Sie dem Projekt auf GitHub einen Stern.
• Discord: Tauschen Sie sich auf Discord mit der Community aus.
• mail: Kontaktieren Sie das OpenLIT-Team per E-Mail.

Warum ist OpenLIT wichtig?

In dem sich schnell entwickelnden Bereich der AI, insbesondere mit dem Aufkommen von Generative AI und LLMs, ist das Verständnis der Leistung, der Kosten und der potenziellen Probleme Ihrer Anwendungen von entscheidender Bedeutung. OpenLIT bietet die Werkzeuge, um Ihre AI-Anwendungen effektiv zu überwachen, zu verwalten und zu optimieren. Die Integration mit OpenTelemetry gewährleistet eine nahtlose Einführung und bietet detaillierte Einblicke in das Verhalten Ihrer Anwendung.