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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.

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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.
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