حالات استخدام مراقبة الذكاء الاصطناعي
اكتشف كيف توفر واجهة برمجة تطبيقات البحث عبر الويب الخاصة بنا البيانات الحيوية في الوقت الفعلي اللازمة لتشغيل وظائف مراقبة الذكاء الاصطناعي الأساسية، من اكتشاف الانحراف إلى مراقبة نماذج اللغة الكبيرة (LLM).
أداء النموذج في الوقت الفعلي واكتشاف الانحراف
تُعد هذه الأدوات ضرورية لعمليات تعلم الآلة (MLOps)، حيث توفر مراقبة مستمرة للذكاء الاصطناعي في نماذج الإنتاج. تتتبع مقاييس الأداء مثل الدقة وزمن الانتقال، وهي حاسمة لاكتشاف انحراف النموذج، وتنبيه الفرق تلقائيًا إلى انحراف البيانات (تغيرات المدخلات) وانحراف المفهوم (تغيرات العلاقات) لضمان احتفاظ نموذج التعلم الآلي بقوته التنبؤية وعائد الاستثمار.
تحيز الذكاء الاصطناعي، العدالة، وقابلية التفسير (XAI)
لدعم حوكمة الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي المسؤول، تقوم أدوات المراقبة بإجراء اكتشاف التحيز لضمان عدالة تنبؤات النموذج عبر شرائح المستخدمين المختلفة. من خلال توفير رؤى قابلية التفسير (XAI)، تساعد هذه المنصات الفرق على فهم سبب اتخاذ النموذج لقرار معين، مما يبني ثقة المستخدم ويضمن الامتثال التنظيمي.
قابلية مراقبة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وحواجز الذكاء الاصطناعي التوليدي
بالنسبة لنماذج اللغة الكبيرة، تُعد المراقبة المتخصصة لـ LLM حيوية. تتتبع هذه الأدوات جودة الاستجابة للمطالبات، وتجري اكتشاف الهلوسة، وتراقب المخرجات السامة أو تسرب معلومات التعريف الشخصية (PII)، وتحلل استخدام الرموز لإدارة التكلفة. تُعد قابلية مراقبة LLM هذه حاسمة لضمان سلامة وموثوقية وفعالية تكلفة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.
الصحة التشغيلية وتحليل السبب الجذري
تتجاوز أدوات مراقبة الذكاء الاصطناعي النماذج لتوفير فحوصات صحة النظام الشاملة. تقوم بإجراء اكتشاف الشذوذ في خطوط أنابيب البيانات والبنية التحتية، وإرسال تنبيهات في الوقت الفعلي عند حدوث أعطال. عند ظهور مشكلات، تسهل تحليل السبب الجذري، مما يساعد الفرق على تشخيص المشكلات بسرعة—من مشكلات جودة البيانات إلى أخطاء التنبؤ—لتقليل وقت التوقف عن العمل والحفاظ على سلامة النظام.