AI-OPS – мониторинг и управление ИИ в эксплуатации

ИИ-системы ведут себя иначе, чем классическое ПО. Поставщики обновляют модели, данные меняются, пользователи задают неожиданные вопросы, а расходы незаметно растут. AI-OPS – дисциплина, которая держит всё это под контролем.

Что мы отслеживаем

• Доступность – работают ли агенты, отвечают ли API поставщиков, есть ли ошибки.
• Качество – точность ответов, доля успешно выполненных задач, случаи «галлюцинаций», обратная связь пользователей.
• Скорость – время ответа и узкие места.
• Расходы – потребление по агентам, отделам и задачам; аномалии; прогнозы.
• Безопасность – попытки манипуляции (prompt injection), утечки данных, нетипичное поведение.

Что мы делаем

Оценки (evals)

Набор тестовых сценариев, которые автоматически запускаются при каждом изменении модели, инструкций или данных, – чтобы быть уверенными, что улучшение в одном месте не ухудшило что-то в другом.

Оптимизация

Выбор подходящей модели для каждой задачи, кеширование, более короткие инструкции, пакетная обработка – часто со значительным снижением расходов при том же качестве.

Обновление моделей

Когда поставщик выпускает новую модель или прекращает поддержку старой, мы тестируем и переходим контролируемо.

Обновление знаний

Актуализация базы знаний, на которой работают ассистенты, при изменении цен, продуктов и правил.

Реагирование на инциденты

Оповещения дежурному специалисту, быстрое отключение или возврат к предыдущей версии, анализ причины.

Отчёты

Ежемесячный отчёт с показателями качества, доступности и расходов, выполненными улучшениями и рекомендациями.