OpenLIT 功能
OpenLIT 是一个开源的、OpenTelemetry 原生的可观测性工具，专为 GenAI 和 LLM 应用程序设计，只需一行代码集成即可提供全面的监控、提示管理和评估功能。
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OpenLIT 是一个开源的 OpenTelemetry 原生可观测性平台，专门设计用于生成式 AI 和大语言模型（LLM）应用。它提供了全面的监控功能，包括 LLM 性能跟踪、GPU 监控、成本分析、提示管理以及密钥管理，所有这些功能只需一行代码集成即可实现。该平台与各种 LLM 提供商、向量数据库和现有的可观测性工具无缝集成，同时注重隐私和易用性。
OpenTelemetry 原生可观测性: 提供 LLM 应用的端到端追踪和监控，自动 instrumentation 收集性能、成本、令牌和用户交互的指标
提示管理系统: 集中存储、版本管理和管理提示的仓库，支持动态变量和版本控制，包括草稿状态
安全保险库管理: 内置的安全存储系统，用于管理和存储敏感信息和 API 密钥，易于环境集成
全面分析仪表板: 用于监控应用性能、跟踪异常、分析成本和实时比较不同 LLM 性能的可视化界面
OpenLIT 的使用场景
AI 应用开发: 帮助开发人员在开发和生产阶段全面监控和优化他们的生成式 AI 应用，提供详细的性能洞察
成本优化: 使组织能够跟踪和分析不同提供商的 LLM 使用成本，帮助做出关于资源分配的明智决策
LLM 性能比较: 允许团队并排比较不同的 LLM 提供商，选择最适合其特定用例的选项
安全合规: 通过安全的密钥管理和全面监控 AI 应用行为，帮助组织维护安全标准
优点
只需一行代码即可简单集成
开源且支持自托管
全面的监控和管理功能
支持现有的 OpenTelemetry 可观测性堆栈
缺点
需要技术知识进行自托管
作为较新的工具，社区支持有限
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