Helicone

로그

Helicone은 LLM 요청, 응답 및 메타데이터에 대한 자세한 로그를 제공하여 LLM의 동작을 명확하게 이해할 수 있도록 지원합니다.

모니터링

Helicone은 LLM의 성능을 모니터링하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. 지연 시간, 비용, 토큰 수, 오류율 등 다양한 지표를 추적하고 시각화할 수 있습니다.

디버깅

Helicone은 LLM의 문제를 디버깅하는 데 도움이 되는 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 특정 요청의 로그를 필터링하고, 요청의 시간 순서대로 표시하고, 요청의 트레이스를 추적할 수 있습니다.

프롬프트 관리

Helicone은 프롬프트를 관리하고 테스트하는 데 유용한 도구를 제공합니다. 프롬프트를 버전 관리하고, 프롬프트 테스트를 수행하고, 프롬프트 템플릿을 사용할 수 있습니다.

• LLM 애플리케이션 개발자: Helicone은 LLM 애플리케이션 모니터링, 디버깅 및 개선을 간소화하여 개발 수명 주기를 가속화합니다.
• AI 연구자: Helicone의 강력한 실험 추적 및 평가 기능을 통해 AI 모델의 프롬프트 변형을 엄격하게 테스트하고 비교할 수 있습니다.
• 머신러닝 엔지니어: Helicone은 대규모 언어 모델의 프로덕션 배포 및 모니터링을 간소화하여 운영 오버헤드를 줄입니다.
• 데이터 과학자: Helicone은 LLM 성능 데이터를 분석하고 시각화하는 도구를 제공하여 데이터 중심 의사 결정을 지원합니다.
• 기업: Helicone을 사용하면 다양한 LLM 제공업체를 통해 비용 효율적이고 효율적인 AI 애플리케이션을 대규모로 배포할 수 있습니다.

Helicone은 LLM 호출에 대한 지연 시간에 영향을 미칩니까?

Helicone은 Cloudfare Workers에서 실행되는 전 세계적으로 분산된 노드를 통해 요청을 프록시합니다. 즉, 지연 시간이 최소화되고 요청은 최종 사용자에게 가장 가까운 서버로 라우팅됩니다.

Helicone의 프록시를 사용하지 않고도 Helicone을 사용할 수 있습니까?

네, Helicone SDK의 비동기 통합을 사용하여 프록시 없이도 요청을 로그에 기록할 수 있습니다.

Helicone은 어떻게 사용하나요?

Helicone을 시작하는 것은 간단하고 재미있습니다. Helicone 웹 사이트에서 무료 계정을 만들고, API 키를 생성하고, Helicone SDK를 프로젝트에 통합하면 됩니다. 그런 다음 Helicone 웹 인터페이스를 사용하여 로그를 보고, LLM을 모니터링하고, 문제를 디버깅할 수 있습니다.

Helicone은 어떤 LLM을 지원합니까?

Helicone은 OpenAI, Anthropic, Azure, LiteLLM, Anyscale, Together AI, OpenRouter 등 다양한 LLM을 지원합니다.

• 먼저 Helicone 계정을 생성하고 선호하는 LLM 제공업체(예: OpenAI, Anthropic)를 통합합니다. 이렇게 하면 애플리케이션 성능을 모니터링하기 위한 연결이 설정됩니다.
• Helicone 대시보드를 사용하여 요청, 세션 및 사용자 상호 작용을 실시간으로 모니터링합니다. 이를 통해 애플리케이션 활동에 대한 포괄적인 개요를 얻을 수 있습니다.
• Helicone의 로깅 기능을 사용하여 오류를 파악하고 LLM 애플리케이션을 디버깅합니다. 자세한 추적을 통해 문제 해결 및 근본 원인 분석이 간소화됩니다.
• 평가 도구를 활용하여 LLM 성능을 평가하고 개선 영역을 파악합니다. "LLM as a judge"와 같은 기능을 통해 객관적인 품질 평가가 용이해집니다.
• 실험 기능을 사용하여 다양한 프롬프트를 테스트하고 성능에 미치는 영향을 추적합니다. 이를 통해 핵심 코드를 수정하지 않고도 데이터 기반 프롬프트 최적화가 가능합니다.
• 수집된 데이터와 메트릭을 검토하여 LLM 애플리케이션의 성능과 사용자 행동에 대한 통찰력을 얻습니다. 결과는 반복적인 개발 및 최적화에 도움이 됩니다.
• 웹후크 및 사용자 메트릭과 같은 고급 기능을 탐색하여 더욱 심층적인 통찰력과 자동 알림을 얻습니다. 이를 통해 모니터링 및 예방적 문제 감지가 간소화됩니다.