Es gibt fünf standardisierte Schritte, die zur Implementierung der OpenAI-Anwendungsüberwachung ausgeführt werden müssen:
- Umgebung KonfigurationInstallieren Sie das Python-SDK (
pip install traceAI-openai), und setzen Sie OPENAI_API_KEY und den plattformspezifischen FI_API_KEY/FI_SECRET_KEY über die Umgebungsvariable - Code-Injektion: Einfuhr
fi_instrumentationModul und rufen Sie das Modulregister()Funktion den Suchdienst initialisiert, muss der Elementtyp als OBSERVE angegeben werden - Integration von Kunden: Verwendung
OpenAIInstrumentor().instrument()Methode injiziert den Tracer in den OpenAI-Client, woraufhin alle API-Aufrufe automatisch protokolliert werden - Operative UmsetzungDie Plattform sammelt unter Beibehaltung der ursprünglichen Codelogik asynchron die vollständigen Verbindungsdaten einschließlich multimodaler Interaktionen (z. B. GPT-4o-Bilderkennung).
- Visualisierung und AnalyseLoggen Sie sich in das Dashboard der Plattform ein, um Tracking-Daten in Echtzeit anzuzeigen, Regeln für Anomaliewarnungen (z. B. Latenzschwellen) festzulegen oder benutzerdefinierte Bewertungskriterien in natürlicher Sprache zu definieren.
Der gesamte Integrationsprozess dauert im Durchschnitt weniger als 15 Minuten und beeinträchtigt die Leistung des ursprünglichen Systems um weniger als 3%.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelFuture AGI: Beobachtungs- und Bewertungsplattform für KI-AnwendungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie implementiert man Observability Monitoring für OpenAI-Anwendungen mit Future AGI?
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