LLM Observability | Datadog
LLM 및 에이전틱 애플리케이션을 위한 모니터링, 문제 해결, 성능 향상, 보안 강화
AI

LLM Observability

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

기능 개요

Datadog LLM 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

  • 사용자 요청을 LLM 체인 내에서 엔드투엔드로 추적해 오류 및 실패 원인을 신속하게 파악
  • LLM 체인의 각 단계에서 입출력을 분석하여 실패한 LLM 호출이나 작업, 서비스 간 상호 작용 문제를 해결
  • 임베딩 및 검색 단계에서 정확도를 평가하고 오류를 식별함으로써, 검색 증강 생성(RAG)을 통해 얻은 정보의 관련성 향상

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
LLM 애플리케이션의 응답 품질을 평가하고 개선
LLM 애플리케이션의 응답 품질을 평가하고 개선

LLM 애플리케이션의 성능 개선 및 비용 절감

  • 비용, 지연 시간, 사용량 트렌드 등 LLM 애플리케이션의 핵심 운영 메트릭을 사전 구성된 통합 대시보드에서 모니터링
  • 오류, 지연 시간, 토큰 사용량 급증 등 이상 징후를 실시간 알림으로 신속하게 감지하여 최적의 성능을 유지
  • LLM 체인에서 토큰 사용량이 가장 많은 호출을 정확히 파악하여 비용 최적화 포인트 파악
LLM 애플리케이션의 성능 개선 및 비용 절감
LLM 애플리케이션의 성능 개선 및 비용 절감

보안 및 개인정보 위협으로부터 LLM 애플리케이션 보호

  • Sensitive Data Scanner가 기본 제공하는 보안 및 개인정보 스캐너를 통해 PII, 이메일, IP 주소 등 민감한 데이터 유출 방지
  • 프롬프트 주입 시도를 자동으로 감지하고 표시하여 응답 조작 공격으로부터 LLM 애플리케이션 보호
보안 및 개인정보 위협으로부터 LLM 애플리케이션 보호
보안 및 개인정보 위협으로부터 LLM 애플리케이션 보호

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