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LangKit:首个专为 LLM 构建的监控解决方案

初创公司 WhyLabs 宣布推出LangKi,一个大语言模型 (LLM) 的可观察性和安全标准。LangKit 能够检测开源和专有 LLM 中的风险和安全问题,包括有毒语言、越狱、敏感数据泄露和幻觉。 根据介绍,LangKit 的一个核心卖点是它能够检测所谓的 AI 幻觉;还可以检测有毒的 AI 输出,以及发现模型可能不小心从其训练数据集中泄漏敏感业务信息的情况。LangKit 中的另一组监控功能侧重于帮助公司跟踪模型的可用性。WhyLabs 方面称,该工具包可以监控 AI 响应与用户问题的相关性,并且可以评估这些响应的可读性。 LangKit 使组织能够: 验证和保护个别提示和响应:检测提示或回应是否符合政策,并采取纠正措施。 评估 LLM 行为是否符合政策:根据一组黄金提示跟踪 LLM 的性能,以检测行为变化或违反政策的情况 监控 LLM 驱动的应用程序内的用户交互:监控提示、响应和用户交互,以便对整体用户体验的下降发出警报 跨不同的 LLM 和提示版本进行比较和 A/B 测试:确保对 LLM API 的更改不会导致客户体验下降 具体来说,由于 LangKit 是开源的,有高级需...

2种GaussDB(DWS)查看作业运行信息方式

摘要:提供以作业基本单位的作业统计视图pgxc_session_wlmstat,便于用户观察运行作业和排队作业信息。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)如何查看作业运行信息》,作者:幕后小黑爪。 用户反馈,出现连接数告警,作业并发数高,超过资源池限制,与实际配置不符。经过了解,用户使用pgxc_stat_activity视图进行作业并发数判断。 该视图显示用户查询相关信息,是以连接线程为基础来进行统计的,因而使用此视图进行查询会存在几个问题: 实际现网环境中,用户使用的是第三方工具连接的数据库,这些工具为了提高运行效率,会先建立连接,在下发作业,作业执行完成后返回,再下发作业运行,直到作业全部执行完成,才会断开连接,这样就导致pgxc_stat_activity会残留上次作业运行的信息,记录不准。 该视图中包含大量内部线程信息,如内部连接(CN-CN),这种连接已经在主CN管控过,所以理论上不需要管控。但是pgxc_stat_activity会进行记录,导致显示的活跃会话数增多,造成从pgxc_stat_activity视图中的并发数超限的现象。 为此,我们提供以作业基本单...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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