KI-Agenten in Produktion vertrauen
LLM-Aufrufe, Agent-Workflows, Token-Kosten und Antwortqualität überwachen und Halluzinationen erkennen, bevor Kunden sie sehen
Der Blueprint für vertrauenswürdige KI-Agenten in Produktion
10.–12. November: Observability, Guardrails und Kostenkontrolle für GenAI. Jetzt anmelden.
Jetzt registrierenObservability für die KI-Ära
GenAI-Anwendungen sind nicht deterministisch. Obseria macht sie trotzdem beherrschbar: mit Traces, Qualitätsmetriken und Kostentransparenz.Jeden LLM-Aufruf nachvollziehen
Prompts, Antworten, Tool-Aufrufe und Retrieval-Schritte als Trace, mit Latenz, Token-Verbrauch und Kosten pro Modell, Anwendung und Mandant.
Qualität und Guardrails überwachen
Halluzinations-Scores, Toxizität, PII-Leaks und Prompt Injections automatisch bewerten. Verstöße landen in der Review-Queue, bevor sie Kunden erreichen.
Kosten im Griff
Token-Kosten pro Feature, Team und Nutzer in Echtzeit. Budgets, Anomalie-Alerts und Empfehlungen für günstigere Modelle bei gleicher Qualität.
45 % geringere LLM-Kosten
Deltaforge routet Anfragen anhand von Qualitätsmetriken auf günstigere Modelle.
Zur Deltaforge-Story< 2 h Erkennung von Qualitätsdrift
Cobalt Insurance erkennt sinkende Antwortqualität nach Modell-Updates binnen Stunden statt Wochen.
Zur Cobalt-Story100 % der Agent-Aktionen auditierbar
Granit Public protokolliert jeden Tool-Aufruf von Bürger-Chatbots revisionssicher.
Zur Granit-Story0 ungeprüfte Prompt Injections
Helios Bank blockiert Prompt-Injection-Versuche automatisch über Guardrail-Policies.
Zur Helios-StoryBeschleunigen Sie Ihr Unternehmen mit KI-gestützter Observability
Verlässliche Antworten statt Alarmflut, für messbare Geschäftsergebnisse in großem Maßstab
Den Obseria-Ansatz entdeckenIn drei Schritten vom Signal zur Antwort
- Schritt 1
KI-Stack instrumentieren
OpenTelemetry-GenAI-Konventionen erfassen LLM-Aufrufe, Tool-Nutzung und Retrieval aus Ihren SDKs und Frameworks.
- Schritt 2
Jede Antwort bewerten
Eingebaute Evaluatoren bewerten Relevanz, Faithfulness, Toxizität und PII-Abflüsse und leiten Verstöße in die Prüfung.
- Schritt 3
Kosten und Qualität steuern
Token-Kosten, Latenz und Qualität pro Modell, Feature und Mandant, mit Budgets und Alerts.
Das ist enthalten
- Tracing von LLMs, Agenten und RAG
- Qualitätsbewertungen und Guardrails
- Token-Kosten pro Modell, Feature und Mandant
- Erkennung von Prompt Injection und Datenabfluss
- Vergleich von Modell- und Prompt-Versionen
- Audit-Trail für jede Agentenaktion
Funktionen im Detail
Produkte für GenAI in Produktion
LLM Tracing
Prompts, Antworten, Tools und Retrieval als OpenTelemetry-Traces.
Agent Monitoring
Mehrstufige Agent-Workflows, Tool-Aufrufe und Entscheidungen nachvollziehen.
Guardrails & Evaluations
Qualitäts-Scores, Policies und Review-Queues für Antworten.
Kostenkontrolle
Token-Kosten pro Modell, Feature und Mandant mit Budgets und Alerts.
Application Security
Prompt Injections und Datenabflüsse zur Laufzeit erkennen.
OpenTelemetry GenAI
Native Unterstützung der OTel-Semantic-Conventions für GenAI.
AI-Observability-Use-Cases mit Obseria
Chatbots und Copilots mit Qualität und Kosten
Jede Konversation als Trace mit Prompt, Retrieval-Kontext, Modellantwort und Bewertung. Qualitätsmetriken wie Relevanz, Faithfulness und Toxizität werden automatisch berechnet.
LLM Tracing entdeckenMehrstufige Agenten und Tool-Aufrufe
Agent-Workflows mit Planung, Tool-Aufrufen und Rückkopplungsschleifen werden als Graph visualisiert. Endlosschleifen, fehlgeschlagene Tools und Kostenexplosionen werden sofort erkannt.
Agent Monitoring entdeckenRetrieval-Qualität messen
Embedding-Latenz, Treffer-Relevanz und Kontextfenster-Nutzung pro Abfrage. Erkennen, wenn Vektorindizes veralten oder Chunks fehlen.
Integrationen ansehenProduktion mit dem Code verbinden, der sie erzeugt hat
Obseria verknüpft Incidents mit Pull Requests und den Coding-Agenten, die sie geschrieben haben. Fehlerbilder fließen als Kontext zurück in den Entwicklungsprozess.
Für EntwicklerPasst zu Ihrem Stack
Binden Sie die Technologien an, die Sie bereits betreiben. 700+ Integrationen, automatisch erkannt und in Kontext gesetzt.
Führende Organisationen setzen auf AI Observability
Mit AI Observability starten: Training und Dokumentation
AI Observability FAQ
AI Observability überwacht KI-Anwendungen in Produktion: LLM-Aufrufe, Agent-Workflows, Retrieval-Pipelines, Kosten, Latenz und Antwortqualität. Da LLM-Ausgaben nicht deterministisch sind, ergänzt sie klassische Observability um Qualitätsmetriken und Guardrails.
Claude, OpenAI, Gemini, Mistral, Llama und Modelle auf Bedrock, Vertex AI und Azure AI sowie Frameworks wie LangChain, LlamaIndex, Vercel AI SDK, Semantic Kernel und das Claude Agent SDK, über OpenTelemetry-GenAI-Conventions.
Konfigurierbar. Inhalte können vollständig, maskiert oder nur als Hash gespeichert werden. PII wird automatisch erkannt und maskiert, Daten verbleiben in der EU.
Über LLM-basierte Evaluatoren, die Antworten gegen Retrieval-Kontext und Referenzen bewerten, kombiniert mit Regel-Checks und Nutzer-Feedback. Scores und Schwellwerte sind pro Anwendung konfigurierbar.
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