Agent Observability | Datadog
AI Observability

Agent Observability

LLM 및 에이전틱 애플리케이션을 위한 모니터링, 문제 해결, 성능 향상, 보안 강화

LLM 및 에이전틱 애플리케이션을 위한 모니터링, 문제 해결, 성능 향상, 보안 강화
LLM 및 에이전틱 애플리케이션을 위한 모니터링, 문제 해결, 성능 향상, 보안 강화
LLM 및 에이전틱 애플리케이션을 위한 모니터링, 문제 해결, 성능 향상, 보안 강화
LLM 및 에이전틱 애플리케이션을 위한 모니터링, 문제 해결, 성능 향상, 보안 강화

기능 개요

Datadog Agent Observability는 대규모 언어 모델(LLM) 체인의 전 과정을 엔드투엔드로 추적하여, 각 단계에서의 입력과 출력 흐름, 오류, 토큰 사용량, 지연 시간까지 명확하게 파악할 수 있으며, 강력한 응답 품질 및 보안 평가 기능도 갖추고 있습니다. 또한, LLM 트레이스를 APM과 유기적으로 연계하고 클러스터 기반 시각화를 활용해 모델 성능의 변화를 식별함으로써, 운영 중인 AI 애플리케이션의 문제를 신속하고 정확하게 해결하며, 안정적으로 확장할 수 있도록 지원합니다.

오류나 부정확한 응답을 빠르게 해결

  • AI 에이전트 전반의 프롬프트·응답·중간 단계 트레이싱을 통해 행동 방식과 원인 분석
  • 에이전트 기반 워크플로 및 LLM 체인 전반에 걸쳐 지연 시간, 토큰 사용량 및 오류를 모니터링하여 성능과 비용 효율성 향상
  • 느린 응답 시간 같은 프로덕션 병목 지점을 식별 및 트러블슈팅하여 일관되고 안정적인 사용자 경험 보장

LLM 애플리케이션의 응답 품질을 평가하고 개선

  • 사전 구성된 품질 평가 기능을 통해 답변 누락, 주제를 이탈한 응답 등 품질 문제를 쉽게 감지하고 해결
  • 환각 현상 탐지, 사용자 피드백 등 핵심 KPI 향상, 맞춤형 평가를 통한 LLM 성능을 종합적으로 진단
  • 비슷한 유형의 저품질 프롬프트-응답 그룹을 분리해 프로덕션 환경에서 발생하는 드리프트를 식별하고 대응함으로써 LLM 앱을 정교하게 개선
GPT-4의 정확도, 비용, 토큰 수, 지속 시간 및 평가 메트릭을 보여주는 Datadog Agent Observability 실험 대시보드.
GPT-4의 정확도, 비용, 토큰 수, 지속 시간 및 평가 메트릭을 보여주는 Datadog Agent Observability 실험 대시보드.

LLM 애플리케이션의 성능 개선 및 비용 절감

  • 기본 제공 평가 프레임워크로 환각과 같은 이슈를 감지하거나 사용자의 KPI에 적합한 평가 구축
  • 낮은 품질의 출력을 분리하여 드리프트를 식별하는 즉각적인 응답 클러스터 시각화로 품질 향상
  • 기본 제공 스캐너로 유출을 방지하고 프롬프트 주입 시도를 자동으로 감지
그룹화된 AI 트레이스, 응답 실패 메트릭 및 세부 입력-출력 분석을 보여주는 Datadog Agent Observability 클러스터 뷰
그룹화된 AI 트레이스, 응답 실패 메트릭 및 세부 입력-출력 분석을 보여주는 Datadog Agent Observability 클러스터 뷰

전체 애플리케이션 스택에서 가시성 통합

  • APM을 통해 LLM 워크로드를 백엔드 서비스 및 인프라 메트릭과 연계하여 애플리케이션 전체 성능과 비용 개선
  • 응답 시간과 품질을 RUM의 실제 사용자 세션과 연결하여 LLM 성능을 사용자 영향과 연계
  • 단일 플랫폼에서 전체 스택 가시성을 확보하여 고성능의 신뢰할 수 있는 AI 애플리케이션을 더 빠르게 배포
LLM 애플리케이션의 토큰 사용량, 비용, 오류율, 지연 시간 및 성능을 추적하는 Datadog Agent Observability 대시보드.
LLM 애플리케이션의 토큰 사용량, 비용, 오류율, 지연 시간 및 성능을 추적하는 Datadog Agent Observability 대시보드.

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