时至今日，我们对AI的各种功能已经见怪不怪了，代替好奇与担忧的是考虑如何使用和如何用好AI，而在工作流或者办公场景部署，无疑是最简单的办法。通过不断地使用和优化AI以达到最优解，而在这个过程中就需要使用一些监控工具来查看AI实际的运行情况，本期日报就为大家带来了一些这样的工具，希望能在现AI时代，能帮助你更好的使用AI！

Distyl AI: 面向企业的生成性AI解决方案

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Distyl AI提供了一种面向企业的生成性AI解决方案。它与OpenAI结成联盟，旨在将最新的前沿AI研究和基础设施带给企业客户。Distyl AI的目标是帮助企业将AI集成到其核心业务流程中，以实现运营卓越并在市场上巩固竞争地位。

定价方案：

访问地址：distyl.ai

GuardRails: 安全扫描工具

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GuardRails是一个安全扫描工具，它可以帮助开发人员在开发过程中识别和修复安全漏洞。GuardRails通过消除源代码中的漏洞、实时教育开发人员、最小化安全瓶颈并帮助组织更快地进入市场来简化应用程序安全性。

定价方案：

访问地址：guardrails.io

Helicone: 生成式AI监控工具

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Helicone是一个用于监控生成性AI的工具，它由Y Combinator支持。数百家组织利用Helicone使其大型语言模型运营更加高效。Helicone提供了实时指标，可以洞察您的使用情况和性能。它还提供了用户管理工具，可以轻松管理您的应用程序的用户。此外，Helicone还提供了一系列工具来管理和控制您的AI应用程序，包括存储桶缓存、自定义属性和流媒体支持。

定价方案：

访问地址：helicone.ai

HoneyHive: 面向开发人员的LLMOps平台

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HoneyHive AI是一个面向开发人员的LLMOps平台。它允许开发人员在生产中使用人类反馈、定量严谨性和安全最佳实践来构建、评估和持续改进强大的LLM应用程序。HoneyHive AI的目标是帮助开发人员安全可靠地在生产中使用LLMs构建应用程序。

定价方案：

访问地址：honeyhive.ai

Autoblocks: 面向开发人员的AI监控工具

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Autoblocks是一个面向开发人员的工具，旨在监控和改进由LLMs（大型语言模型）和其他基础模型支持的AI功能。它提供了一个直观且可操作的视图，展示生成性AI应用在生产中的表现。

定价方案：

访问地址：autoblocks.ai

Mona: 智能的机器学习监控软件解决方案

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Mona是一个智能的机器学习监控软件解决方案，用于监控包括基于GPT的应用程序、生成性、NLP等在内的AI驱动的过程。它可以帮助您更好地理解您的机器学习模型在生产中的表现，并提供有关如何改进模型性能的见解。

定价方案：

访问地址：monalabs.io

new relic: 应用程序能管理和服务器监控工具

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New Relic是一个应用程序性能管理和服务器监控工具，它可以帮助您监控、调试和改进您的整个技术栈。它提供了实时的性能数据和分析，可以帮助您快速诊断和解决应用程序性能问题。New Relic支持多种语言和框架，并且可以轻松集成到您现有的开发工作流程中。

定价方案：

访问地址：newrelic.com

Fiddler AI: 完整的AI可观察性平台

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Fiddler AI提供了一个完整的AI可观察性平台，可以帮助您监控、解释、分析和改进机器学习模型和AI应用程序的性能。它的目标是帮助建立对AI的信任，通过提供透明度和可解释性来实现这一目标。

定价方案：

访问地址：fiddler.ai