VIZ LAB / 197

LLMOps 与 AI 可观测性可视化实验室

从部署监控到质量保障——把 2026 年 LLM 在生产环境中的运维、监控和持续优化的核心机制以可交互 SVG 呈现。

LLMOps 全景生命周期

LLM 运维全生命周期闭环：开发 → 部署 → 监控 → 评估 → 优化 → 迭代。点击按钮观察生命周期流转。

LLM 请求的完整 Trace：入口 → 路由 → 模型推理 → 后处理 → 响应，每段标注延迟。点击按钮模拟一次请求追踪。

响应质量自动评估闭环：输出采集 → 质量打分(LLM-as-Judge) → 人工审核 → 反馈回流。点击按钮执行评估流程。

Token 消耗仪表盘：实时用量、预算告警、模型降级、缓存优化。拖动滑块调整日预算，观察告警状态变化。

日预算($):

今日消耗

实时累计

Token 用量

输入+输出

缓存命中率

节省成本

告警状态

正常

预算阈值

幻觉检测四层防线：事实核查 → 引用验证 → 一致性检查 → 置信度评估。点击按钮执行检测流程。

LLM A/B 测试：流量分割 → 多模型对比 → 统计显著性 → 渐进发布。点击按钮执行测试，观察流量分配与结果。

Prompt 版本控制：版本存储 → 差异对比 → 回滚 → 效果追踪。用版本树展示 Prompt 演进历史。点击按钮切换版本。

对比 LangSmith / Langfuse / Phoenix / Arize / PostHog 五大平台在追踪、评估、成本、实验、告警维度的能力。点击按钮切换高亮平台。