Whitepaper gratuitoMonitora, ottimizza e proteggi le tue applicazioni LLM
Le best practice degli AI engineer per portare in produzione app basate su Large Language Models affidabili, performanti e sicure.
- Riduci latenza, errori e costi per token
- Blocca prompt injection e fughe di dati PII
- Debugga catene RAG e agenti end-to-end
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Tutto ciò che serve per gestire LLM in produzione
Un framework operativo concreto, basato su esperienza reale con deployment enterprise di Generative AI.
Dall'osservabilità ai guardrail di sicurezza, fino al controllo dei costi: ogni capitolo affronta una sfida reale che incontri quando porti un LLM in produzione. Troverai metriche, pattern architetturali e checklist pronte da applicare ai tuoi progetti, senza teoria superflua.
Performance ottimali
Monitora token, latenza e successo del modello in tempo reale.
Sicurezza by design
Rileva prompt injection, contenuti tossici e fughe di dati PII.
Tracing end-to-end
Visualizza ogni step della catena LLM: RAG, tool, embeddings.
Quality checks
Valuta accuratezza, sentiment e topic drift delle risposte.
4 capitoli, dritti al punto
Esempi concreti, screenshot di dashboard reali e metriche da tenere d'occhio fin dal primo deploy.
Monitorare le performance operative delle tue app LLM
Token, latenza, throughput e tasso di successo: le metriche che contano davvero.
Tracciare prompt injection ed esposizioni di sicurezza
Riconosci attacchi e fughe di dati PII prima che diventino un problema.
Valutare la qualità funzionale delle risposte
Accuratezza, sentiment e drift: come misurare ciò che il modello produce.
Troubleshooting accelerato con tracing end-to-end
Naviga ogni step di RAG, tool calls ed embeddings per trovare la causa in minuti.
Pronto a portare le tue app LLM al livello successivo?
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