Jede Anfrage nachverfolgen
Requests durch Anwendung, Retrieval, Modelle, Tools, Queues und externe Systeme verfolgen.
Den gesamten Anfragepfad sehen, nicht nur die Modellantwort. Im Produktivbetrieb müssen Teams sehen, was wirklich passiert ist.
Sehen, was dein KI-System im Produktivbetrieb tut: Prompts, Antworten, Tool-Nutzung, Geschwindigkeit, Kosten, Fehler und was Nutzer tatsächlich bekommen.
- Für deinen Stack entwickelt
- Vor dem Release getestet
- Im Produktivbetrieb überwacht
- Unter der Kontrolle deines Teams
Woran du Produktionsreife erkennst
Du bekommst ein funktionierendes System mit klaren Qualitätsgrenzen, nicht nur einen Modellaufruf in einer schönen Oberfläche.
So wird das System verlässlich
Wir beginnen mit relevantem Verhalten und betrieblichen Grenzen. Danach machen wir jedes Release messbar und reversibel.
Messpunkte einbauen
Trace-Grenzen, Attribute, Correlation IDs, Redaction und Sampling definieren.
Nützliche Ansichten bauen
Dashboards beantworten echte Betriebsfragen statt nur zusammenhanglose Zahlen anzuzeigen.
Im Produktivbetrieb nachweisen
Prüfen, dass Live-Daten und Metriken wirklich ankommen, und Fehler- sowie Alarmabläufe proben.
Zeig uns, was du gebaut hast.
Bring deinen aktuellen Build, deinen Workflow oder das Problem im Produktivbetrieb mit. Wir zeigen dir den kürzesten verantwortbaren Weg nach vorn.