Helicone Perguntas frequentes
Helicone é uma plataforma de código aberto para desenvolvedores registrarem, monitorarem e depurarem seus aplicativos LLM, fornecendo insights valiosos sobre o desempenho do LLM e o comportamento do usuário.
Perguntas frequentes de Helicone
Helicone afeta a latência das chamadas para LLM?
Helicone proxy suas solicitações por meio de nós distribuídos globalmente que são executados em Cloudfare Workers. Isso significa que a latência é mínima e as solicitações são roteados para o servidor mais próximo ao usuário final.
Posso usar Helicone sem usar o proxy de Helicone?
Sim, você ainda pode usar Helicone para registrar suas solicitações usando a integração assíncrona do SDK de Helicone sem proxy.
Como usar Helicone?
Começar a usar Helicone é simples e divertido. Crie uma conta gratuita no site Helicone, gere uma chave API e integre o SDK Helicone ao seu projeto. Em seguida, você pode usar a interface da web Helicone para visualizar logs, monitorar LLM e depurar problemas.
Quais LLMs Helicone suporta?
Helicone suporta uma ampla gama de LLMs, incluindo OpenAI, Anthropic, Azure, LiteLLM, Anyscale, Together AI, OpenRouter e outros.
Como usar Helicone
- Comece criando uma conta Helicone e integrando seu provedor de LLM preferido (por exemplo, OpenAI, Anthropic). Isso estabelece uma conexão para monitorar o desempenho do seu aplicativo.
- Utilize o painel Helicone para monitorar solicitações, sessões e interações do usuário em tempo real. Isso fornece uma visão geral completa da atividade do seu aplicativo.
- Utilize a funcionalidade de registro do Helicone para identificar erros e depurar seu aplicativo LLM. Rastros detalhados simplificam a solução de problemas e a análise da causa raiz.
- Utilize as ferramentas de avaliação para avaliar o desempenho do LLM e identificar áreas de melhoria. Recursos como "LLM como juiz" facilitam uma avaliação objetiva da qualidade.
- Use o recurso Experimentos para testar diferentes prompts e acompanhar seus efeitos no desempenho. Isso permite a otimização de prompts baseada em dados sem modificar o código principal.
- Revise os dados e métricas coletados para obter insights sobre o desempenho do seu aplicativo LLM e o comportamento do usuário. Os resultados informam o desenvolvimento e a otimização iterativos.
- Explore recursos avançados como webhooks e métricas de usuário para obter insights mais profundos e alertas automatizados. Isso otimiza o monitoramento e a detecção proativa de problemas.