核心功能
使用指南
- 1
访问GitHub开源仓库获取WhyLabs完整平台代码，
- 2
查看whylogs官方文档，根据自身AI系统场景完成日志采集规则配置
- 3
安装langkit工具包，对接已有的大语言模型服务接口，开启基础监控
- 4
设置隐私保护规则，确定需要脱敏的敏感数据字段，避免信息泄露风险
- 5
配置异常告警阈值，当AI系统出现数据漂移、输出异常时自动触发通知
- 6
接入Robust and Responsible AI社区，
- 7
定期导出监控报告，分析AI系统运行状态，迭代优化模型效果与安全性
- 8
若有技术问题可发送邮件至指定联系邮箱，获取官方团队的相关指导
优势亮点
全栈AI可观测能力开源免费
内置隐私保护机制无需采集原始数据
whylogs为行业通用日志标准
相关技术经大量商业客户落地验证
使用须知
定价: 核心功能全部开源免费，用户可自由获取代码部署使用，包含whylogs日志工具、langkit大模型监控工具等核心能力。此前提供的企业级定制部署、专属技术支持等付费增值服务现已停止，建议有二次开发能力的技术团队使用，具体授权规则以官网为准。
价格和授权政策可能变化，请以官网最新信息为准
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常见问题
深度了解
在AI可观测性与安全监控赛道，该平台是较早参与定义行业标准的服务主体，核心价值是为全行业提供可落地的负责任AI运维技术支撑，帮助企业降低AI落地的安全与合规风险。其核心能力覆盖多类AI落地需求，全平台开源可支持企业自行部署完整的AI监控体系，无需依赖商业SaaS服务；whylogs作为行业通用的数据日志开放标准，可帮助团队实现隐私保留式的AI系统日志采集与监控，避免敏感数据泄露；langkit作为LLM监控开源工具包，可对接各类大语言模型服务，在保留用户数据隐私的前提下完成模型运行状态监测与安全防护；同时依托积累的社区资源，可获取大量行业落地十分出色实践，降低企业AI监控体系的搭建成本。典型使用场景包括金融机构风控AI团队用whylogs搭建日志体系，在不泄露用户交易数据的前提下监控模型运行状态；互联网企业大模型团队用langkit监控内部LLM服务，识别恶意输入与违规输出，保障服务合规；AI研究人员用开源平台开展可观测性技术实验，对比不同监控方案的落地效果。和同类商业AI监控产品相比，所有核心能力均开源免费，且内置隐私保护机制，无需上传原始敏感数据即可完成分析，大幅降低企业的合规成本。推荐有AI系统运维需求、大模型安全防护需求、AI可观测性研究需求的技术团队使用，可根据自身场景灵活定制相关能力。