Observability для LLM-продакшена
Внедряем мониторинг, трейсинг и метрики качества для AI-функций внутри вашего продукта — от промпта до ответа пользователю.
Обсудить проект →Что болит
Агент отвечает неверно, а логов хватает на «что-то пошло не так». Причину ищут часами вручную.
Качество ответов падает после обновления модели или промпта, но узнаёте об этом из отзывов клиентов, а не из дашборда.
Токены и вызовы моделей масштабируются вместе с нагрузкой, а бюджет на инференс никто не видит до счёта в конце месяца.
Решение BASEMIND
Работаем на базе G-Brain — корпоративной AI-памяти, которая уже хранит контекст запросов и решений агентов. Поверх неё разворачиваем многоагентную систему трейсинга: каждый вызов модели, каждое решение агента и каждый шаг цепочки логируются и оцениваются автоматически. Вы получаете не набор логов, а рабочий инструмент диагностики и контроля качества.
Каждый запрос от промпта до финального ответа виден целиком, включая промежуточные вызовы инструментов и агентов.
Автоматическая оценка ответов на релевантность, галлюцинации и отклонение от ожидаемого поведения — без ручной модерации.
Разбивка расходов по функциям, клиентам и моделям — с алертами при выходе за бюджет.
Как это работает
Разбираем текущие интеграции, точки вызова моделей и то, что уже логируется.
Определяем архитектуру сбора данных: что логировать, где хранить, как связывать с G-Brain.
Подключаем SDK и агентов мониторинга, настраиваем дашборды качества и стоимости под вашу команду.
Настраиваем пороги и уведомления, передаём документацию — команда работает с системой самостоятельно.
Ожидаемый эффект
-40%
времени на диагностику инцидентов с AI-функциями
×3
быстрее обнаружение деградации качества ответов
24/7
автоматический мониторинг без дежурного инженера
6 нед.
от старта проекта до рабочих дашбордов
Значения — типовые ориентиры по индустрии, не гарантия. Фактический результат зависит от процессов, данных и задач конкретного проекта.
Частые вопросы
Да, внедрение не требует остановки продукта или переписывания LLM-интеграций — SDK встраивается поверх существующих вызовов.
Работаем с OpenAI, Anthropic, открытыми моделями и любыми self-hosted решениями — трейсинг не привязан к конкретному провайдеру.
Мы встраиваем систему в вашу архитектуру и связываем её с G-Brain, поэтому данные остаются в вашей инфраструктуре, а не в стороннем сервисе.
Нет, передаём документацию и настроенные дашборды так, чтобы существующая команда разработки могла поддерживать систему без выделенного специалиста.
Да, модули трейсинга, метрик качества и контроля расходов разворачиваются независимо друг от друга.
Обсудим текущую архитектуру ваших LLM-функций и точки, где observability даст быстрый эффект.
Обсудить проект →