Visibilidad completa en el flujo de trabajo RAG
Más de 40 métricas de evaluación preestablecidas para detectar alucinaciones y medir el rendimiento
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AI Log Management se refiere a la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial (IA) en la gestión y análisis de registros, que son registros generados por varios sistemas como aplicaciones, servidores y dispositivos de red. Involucra la recolección automatizada, centralización, almacenamiento, análisis y visualización de datos de registro para identificar patrones, detectar anomalías, anticipar problemas y tomar decisiones informadas.
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Características principales
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Athina AI | Visibilidad completa en el flujo de trabajo RAG |
Starter $0/mes Hasta 10k inferencias, analítica e información detallada
| Configura el monitoreo y comienza a ejecutar evaluaciones hoy mismo. |
LangWatch | Real-time Monitoring & logs | Tracking interactions with LangWatch is incredibly easy and non-intrusive, it requires just two lines of code. Use your LLMs as always and track what you want. | |
Parea AI | Flujo de trabajo listo para producción |
STARTER Gratis Todo lo necesario para comenzar. Hasta 2 miembros. Cuadrícula de juego de prompts, colecciones de casos de prueba personalizadas, monitoreo de logs y trazas. 3k eventos registrados / mes.
| 1. Inicia sesión o regístrate en Parea AI 2. Accede a la cuadrícula de juego de prompts para comparar prompts 3. Evalúa los prompts con colecciones de casos de prueba 4. Gestiona tu flujo de trabajo LLM con gestión de datos 5. Monitorea tu aplicación LLM con trazas y spans |
Bench AI Documentation | Escritura de Documentación con IA | Utilice la Documentación de Bench AI reservando una llamada de descubrimiento para explorar flujos de trabajo automatizados, escritura de documentación con IA, vista de gráficos de activos e integraciones sin problemas. | |
Observo.ai - AI-Powered Observability | Optimización y reducción de datos | 1. Conecta tus fuentes de datos a Observo.ai. 2. Aplica optimizaciones impulsadas por IA para reducir los costos y mejorar la observabilidad. 3. Monitorea y analiza tus datos para resolver incidentes más rápido. | |
KubeHA | Análisis y remediación de alertas automatizadas | Para usar KubeHA, regístrate en el servicio, intégralo con tus clústeres de Kubernetes y configura las preferencias de gestión de alertas. | |
Free Network Monitor | Monitoreo de preparación cuántica | Regístrate para obtener una cuenta, configura tus hosts de red y habilita las opciones de monitoreo para comenzar a recibir alertas. | |
Log4U | Fácil registro de trabajo en varios formatos | Inicia sesión en el sitio, crea tu registro de trabajo y luego solicita a la IA que lo ajuste. Guarda tu registro de trabajo. | |
Llog | Espacio de trabajo colaborativo para equipos | 1. Regístrate en una cuenta en Llog.ai 2. Integra Llog en tu aplicación LLM con una sola solicitud 3. Accede y analiza las interacciones registradas de los usuarios finales 4. Comparte y obtén insights con tu equipo | |
Insights with Cyber | Análisis automatizado de informes | Cargar informes de seguridad, analizar los resultados |
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AI Log Management es adecuado para departamentos de TI, equipos de red, equipos de seguridad y equipos de análisis de datos en cualquier organización, independientemente de la industria. Es especialmente beneficioso en industrias que generan grandes volúmenes de datos de registro, como TI, manufactura, telecomunicaciones, atención médica y finanzas.
Las soluciones de AI Log Management funcionan mediante la recolección continua de datos de registro de diversas partes de los sistemas de una organización. Estos registros se centralizan y almacenan en una base de datos. Luego, la solución aplica algoritmos de IA y aprendizaje automático para analizar los datos, identificar patrones, señalar anomalías y potencialmente predecir futuros problemas del sistema. Los resultados del análisis se visualizan e informan a los usuarios a través de paneles, alertas o informes.
Las ventajas de AI Log Management incluyen: alta eficiencia con la recolección y gestión automatizadas de registros, conocimientos profundos de un análisis de registro detallado, detección y resolución más rápidas de problemas, mejora del rendimiento y seguridad del sistema, predicción de eventos futuros para una resolución proactiva de problemas.