自动埋点
在启动时对 LLM 调用进行补丁处理,因此 traces、延迟和成本会在不改动应用其余部分的情况下进入仪表盘。
Fluiq 是面向 LLM 应用的 AI ops stack,将可观测性、安全扫描、缓存、提示管理和自动化评估整合到一个 SDK 和后端中。核心流程很简单:先为应用添加一次埋点,然后让 Fluiq 在其基础设施上追踪 LLM 调用、对输出评分并处理重复请求。
该产品面向使用 OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、LangGraph、CrewAI、Google ADK 和 MCP 等框架构建生产级 AI 系统的 Python 团队。Fluiq 将免费层定位为仅提供可观测性,而付费层会随着使用增长加入缓存和安全功能。
在启动时对 LLM 调用进行补丁处理,因此 traces、延迟和成本会在不改动应用其余部分的情况下进入仪表盘。
在模型调用前或后扫描提示和响应中的越狱、提示注入、PII、密钥和间接注入,具体取决于模式。
根据 trace 历史构建缓存配置文件,并通过专用 Redis 缓存提供重复提示,以减少重复的 LLM 调用。
使用 LLM-as-judge 指标对响应进行评分,例如幻觉、忠实度、相关性和毒性,并可根据阈值发出警告或阻止。
提供提示模板编辑、版本历史、环境部署以及并排模型比较,用于提示工作流。
支持通过 `@trace` 在 OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、LangGraph、CrewAI、Google ADK、MCP 以及原始 HTTP 上进行函数调用级别的追踪。
为现有 LLM 流水线添加可观测性,使每次调用都在仪表盘中显示延迟、成本和按节点拆分的数据。
在高风险内容到达模型之前阻止越狱、提示注入、PII 和密钥泄露,或者以警告模式运行相同检查供审核。
让 Fluiq 分析你的 trace 历史,并自动从缓存中提供重复提示,以减少重复的模型开销。
基于幻觉、忠实度、相关性和毒性等质量指标对发布或应用响应进行门禁控制。
通过版本历史和并排模型比较,在开发、预发布和生产环境之间管理提示模板。
Fluiq 会通过 `fluiq.instrument()` 在启动时为 LLM 和 agent 调用添加埋点。文档说明,你需要先安装该包,创建账户获取 API key,然后只需调用一次 `instrument()`;来自 OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain 和 MCP 的受支持调用会自动被追踪。
文档说明,Fluiq 在完成埋点后会自动追踪受支持的 LLM 调用,并且还提供 `@trace` 装饰器,用于其他会调用 LLM 或向量数据库的 Python 函数。
`fluiq.secure()` 是服务器端安全层。定价和 FAQ 页面说明,它包含在 Growth 和 Enterprise 方案中,并且可以在 warn 模式或 block 模式下运行,以标记或阻止存在风险的提示。
`fluiq.optimize()` 是缓存层。定价和 FAQ 页面说明,它包含在 Team 及以上方案中,并且可以在 cache 模式或 observe 模式下运行,以便拦截重复提示或预览节省效果。
可以。定价 FAQ 说明 Fluiq 以调用级别进行埋点,因此同一个 SDK 可以同时在受支持的多个框架中工作。联系页面也将集成支持列为联系他们的原因之一。
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