Velvet 概述
Velvet: 用于 AI 特性分析的开发者网关 (现为 Arize 的一部分)
Velvet 是什么?Velvet 是一个开发者网关,旨在分析、评估和监控 AI 驱动的特性。它使开发者能够实时了解其 AI 模型的性能和行为。
被 Arize 收购
在 2025 年,Velvet 被 Arize 收购,Arize 是一个专注于 AI 评估和可观测性的企业平台。此次收购将 Velvet 以开发者为中心的方法与 Arize 强大的平台结合在一起,旨在加速 Arize 统一 AI 平台的采用。Velvet 的创始人 Emma 和 Chris 作为收购的一部分加入了 Arize。
Arize: 用于 AI 的统一可观测性和评估平台
Arize 是什么?Arize 是一个综合平台,可帮助加速 AI 应用程序和代理的开发,然后在生产中完善它们。它提供统一的可观测性和评估能力,确保 AI 模型以最佳方式运行。
Arize 的主要特性:
- AI 评估: 评估 AI 模型的性能,以确保准确性和可靠性。
- 可观测性: 实时监控 AI 模型,以识别和解决可能出现的任何问题。
- 统一平台: 用于所有 AI 评估和可观测性需求的单一平台。
为什么选择 Arize?
Arize 为 AI 评估和可观测性提供统一的解决方案,帮助团队加速开发,提高模型性能,并确保生产中的可靠性。
Arize 如何工作?
Arize 的平台提供以下工具:
- 模型监控: 实时跟踪模型性能指标。
- 根本原因分析: 用于识别模型性能问题根本原因的工具。
- 性能评估: 全面评估各种指标的模型性能。
Phoenix: 开源 LLM 追踪和评估
Phoenix 是什么?Phoenix 是一个用于 LLM(大型语言模型)追踪和评估的开源工具。它旨在通过提供对 AI 应用程序的无缝评估、实验和优化,从而帮助开发者加速 AI 开发。
Phoenix 的主要特性:
- LLM 追踪: 跟踪 LLM 的行为,以了解它们如何处理信息。
- 评估: 评估 LLM 的性能,以确保准确性和可靠性。
- 开源: 一个社区驱动的工具,可以免费使用和修改。
LiteLLM: LLM 网关
LiteLLM 是什么?LiteLLM 是一个 LLM 网关,提供跨 100 多个 LLM 的模型访问、回退和支出跟踪。它使用 OpenAI 格式,可以用作平台或部署为开源。
LiteLLM 的主要特性:
- 模型访问: 通过单个网关访问各种 LLM。
- 回退: 自动回退,以确保即使某个模型失败,AI 应用程序仍然可用。
- 支出跟踪: 跟踪不同 LLM 的支出,以优化成本。
LiteLLM 的用例:
- AI 应用程序开发: 通过提供对各种 LLM 的访问,简化构建 AI 应用程序的过程。
- 成本优化: 通过跟踪不同 LLM 的支出来优化成本。
Arize 适用于谁?
Arize 适用于需要在生产中评估和监控其 AI 模型的数科学家、机器学习工程师和 AI 开发者。它为 AI 评估和可观测性提供统一的平台,帮助团队加速开发,提高模型性能并确保可靠性。
监控 AI 模型的最佳方法?
监控 AI 模型的最佳方法是使用像 Arize 这样的综合平台,该平台提供模型性能的实时跟踪、根本原因分析工具和性能评估指标。像 Phoenix 和 LiteLLM 这样的开源工具为 LLM 跟踪和管理提供更集中的功能。
"Velvet"的最佳替代工具
Athina是一个协作AI平台,帮助团队更快10倍构建、测试和监控基于LLM的功能。提供提示管理、评估和可观察性工具,确保数据隐私并支持自定义模型。
Parea AI 是一个 AI 实验和标注平台,可帮助团队自信地发布 LLM 应用程序。 它提供实验跟踪、可观测性、人工审查和提示部署等功能。
Vivgrid 是一个 AI 代理基础设施平台,帮助开发者构建、观察、评估和部署具有安全防护和低延迟推理的 AI 代理。它支持 GPT-5、Gemini 2.5 Pro 和 DeepSeek-V3。
Arize AI 为 AI 应用程序提供统一的 LLM 可观测性和代理评估平台,涵盖从开发到生产的全过程。实时优化提示、跟踪代理并监控 AI 性能。
Langtrace是一个开源的可观测性和评估平台,旨在提高AI代理的性能和安全性。跟踪关键指标,评估性能,并确保LLM应用程序的企业级安全性。
PromptLayer 是一个 AI 工程平台,用于提示管理、评估和 LLM 可观察性。与专家协作,监控 AI 代理,并使用强大的工具提高提示质量。
Elixir 是一个 AI 运维和质量保证平台,旨在监控、测试和调试 AI 语音代理。它提供自动化测试、通话审查和 LLM 追踪,以确保可靠的性能。
使用 OpenLIT 增强 APM,这是一个基于 OpenTelemetry 的开源平台。通过强大的界面中统一的跟踪和指标简化 AI 开发,优化 LLM 和 GenAI 的可观测性。