Analytique de l'IA

Comprenez ce que fait votre IA. Et ce qu'elle coûte.

Lorsque les requêtes, les versions de modèles et les clients se multiplient, des journaux isolés ne permettent plus de répondre aux questions utiles. Créez une vue analytique de la latence, des erreurs, de l'utilisation des jetons, des évaluations et des résultats métier.

Charges de travail d'IA

Une base analytique pour exploiter le produit.

ClickHouse peut prendre en charge l'analyse des événements autour d'une application d'IA. Le périmètre part des données et des questions que votre équipe doit examiner.

01

Observabilité des modèles et des agents

Collectez les identifiants de requête et de trace, les versions des modèles et des prompts, la latence, les erreurs et les événements d'outils pertinents. Rendez possible l'analyse d'un flux de travail ayant échoué.

  • Un modèle cohérent d'événements et de traces
  • Des champs utiles avec une conservation maîtrisée
  • Des requêtes pour le débogage et l'analyse des incidents
02

Analyse des coûts et de l'utilisation

Attribuez l'utilisation des jetons et les dépenses aux modèles, aux locataires, aux fonctionnalités et aux environnements. Rendez visibles la croissance et les parcours anormalement coûteux.

  • Des définitions cohérentes de l'utilisation et des coûts
  • Agrégation par client et par fonctionnalité
  • Comparaisons entre versions et périodes
03

Analyse des évaluations

Comparez la qualité, la latence et le coût sur des jeux d'évaluation cohérents. Reliez les retours et les résultats à la version qui les a produits.

  • Des enregistrements d'évaluation versionnés
  • Comparaisons de cohortes et d'expériences
  • Un historique des régressions et des compromis
04

Fonctionnalités et contexte analytique

Explorez les agrégations de comportements récents et historiques pour les recommandations, la notation ou le contexte de récupération. Validez les exigences de fraîcheur et de diffusion propres à l'application.

  • Des définitions de fonctionnalités reproductibles
  • Contexte temporel et filtres de métadonnées
  • Des objectifs explicites de requête et de fraîcheur
05

Accès aux données et conservation

Déterminez ce qui doit être collecté avant de tout collecter. Réduisez au minimum le contenu sensible et définissez qui peut accéder aux enregistrements et pendant combien de temps ils sont conservés.

  • Masquage ou filtrage avant l'ingestion
  • Limites des locataires et des rôles
  • Conception de la suppression et de la conservation
06

Capacité en production

Testez la charge combinée de l'ingestion, des investigations, des tableaux de bord et des requêtes d'évaluation. Une démonstration rapide doit être confirmée dans des conditions d'exploitation réelles.

  • Un volume de pointe réaliste d'événements
  • Requêtes simultanées et travaux en arrière-plan
  • Un modèle documenté de coûts et de capacité
Exemple publié de la plateforme

Respan : observabilité de 50 millions d'événements par jour.

Dans son témoignage utilisateur d'avril 2026, ClickHouse explique comment Respan utilise ClickHouse Cloud pour l'ingestion et l'analyse d'événements LLM, avec des vues matérialisées pour prendre en charge les requêtes des tableaux de bord.

Il s'agit d'un exemple utile de ce type de charge de travail. Ce témoignage, publié par le fournisseur, repose sur une architecture et des conditions d'exploitation qui lui sont propres.

Lire le témoignage de Respan

Questions à traiter lors de votre pilote

Le modèle d'événements permet-il d'expliquer les défaillances ? Traçabilité
Les locataires peuvent-ils voir uniquement leurs propres données ? Isolation
Les pics de charge modifient-ils le comportement des requêtes ? Capacité
Pouvez-vous comparer le coût et la qualité ? Évaluation
Définir les limites

Validez le parcours de diffusion aussi bien que l'analytique.

Le seul choix d'une base de données ne garantit ni la qualité de la récupération, ni celle du modèle, ni la sécurité de l'application.

Pour la recherche vectorielle

Évaluez le rappel, le filtrage, la latence, la mémoire et le comportement des mises à jour sur votre corpus avant de choisir un index ou de remplacer un composant spécialisé.

Pour les décisions en ligne

Vérifiez la cohérence, la fraîcheur des fonctionnalités, la latence extrême et la gestion des défaillances par rapport aux exigences de l'application.

Pour le SQL généré

Utilisez des autorisations contrôlées, des limites de requêtes et des modèles d'accès validés. Considérez l'application et la couche d'accès comme faisant partie de la conception.

Présentez-nous la question sur l'IA à laquelle vos tableaux de bord ne peuvent pas répondre.

Nous pouvons définir le modèle d'événements, la charge de travail et la première vue analytique utile avant que vous ne vous engagiez dans une évolution plus large de la plateforme.

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