Insyn & spårbarhet för GenAI-applikationer
ABV erbjuder en komplett lösning för att säkra, följa och analysera interna LLM-applikationer i produktion.
Få kontroll över GenAI i hela organisationen med ABV.
ABV är det centrala kontrollagret för GenAI i produktion
Ger insyn, säkerhet och regelefterlevnad i hela er GenAI-stack
Applikationslager (Runtime)
- GenAI-applikationer och agenter
- Användargränssnitt
- Produktionsflöden och pipelines
- Input/output guardrails
- Sessionsspårning
- Slutanvändarfeedback
- Automatiserade valideringar
Teknikleverantör
Orkestrering
- Orkestreringsramverk för LLM:er
- Processmotorer
- Agentkoordinering
- Distribuerad spårning
- Prompt-hantering
- Prestandaövervakning
- Prompt-experiment
Teknikleverantörer
Modeller
- Foundation modeller (LLMs)
- Finjusterade modeller
- Modellserving
- Token- och kostnadsspårning
- Styrning av LLM
- Spårning av modellprestanda
- LLM Gateway
Teknikleverantörer
Data och infrastruktur
- Vektordatabaser
- RAG-infrastruktur
- Embedding pipelines
- Dataspårbarhet
- Maskering av personuppgifter (PII)
- Revisionsloggar
- Övervakning av infrastrukturprestanda
Teknikleverantörer
Ett integrerat lager för observability och styrning
ABV för verksamheter i flera branscher
ABV hjälper organisationer och myndigheter att driftsätta och skala LLM-applikationer som är tillförlitliga, säkra och förtroendeingivande.
Utbildingstjänster (Edtech)
Skydda känsliga studentuppgifter och akademiskt innehåll (IP) samtidigt som användarfeedback följs upp för att bevara förtroendet för AI-baserade lärplattformar.
Resor och besöksnäring
Följ upp kvalitet och risk i kundnära GenAI-applikationer, som hallucinationer och olämpligt innehåll, så att svaren förblir korrekta, säkra och konsekventa.
Offentlig sektor
Följ upp bias och säkerställ saklighet och likabehandling i AI-system. Med tydliga revisionsspår blir beslut och processer transparenta och enkla att granska.
Telekom
Mät svarskvalitet i AI-stödda flöden genom att följa relevans, faktakorrekthet och källförankring för intern utbildning, support och kunskapsdelning.
Juridiska tjänster
Stöd AI-assisterad juridisk research utan att tumma på sekretess. Identifiera personuppgifter automatiskt och behåll spårbarhet med säkra revisionsloggar.
Finansiella tjänster
Säkerställ att interna LLM-verktyg levererar korrekt och tillförlitligt underlag till analytiker och beslutsfattare samt stödjer träffsäkra finansiella prognoser.
Få full insyn i vad som driver kostnaderna i er LLM-stack
Sänk kostnaderna med upp till 40 % genom smart uppföljning av kostnader och användning.
ABV:s analysverktyg synliggör kostnadsdrivande användning i realtid och hjälper team att välja mer kostnadseffektiva modeller för enklare uppgifter, införa cache-strategier och sätta budgetlarm innan kostnaderna börjar skena.
Frågor & svar
Observabilitet för GenAI handlar om att ha sammanhållen insyn, spårbarhet och styrning över hur GenAI-applikationer fungerar i praktiken. Det omfattar hela livscykeln – från utveckling och test till drift och uppföljning, oavsett om applikationen är intern eller kommer från en tredje part. Resultatet är att ni kan följa vad som sker, förstå varför det sker och visa upp tydliga underlag vid granskning, samtidigt som ni kan skala användningen med kontroll.
LLM:er är generativa AI-system som kan skapa nytt innehåll, såsom text och bilder, i stället för att enbart klassificera eller förutsäga utfall baserat på fördefinierade alternativ. Traditionell AI tränas i regel på märkt data för tydligt avgränsade uppgifter. Den generativa förmågan medför nya utmaningar. Svar kan variera mellan olika körningar, modeller kan generera felaktigt innehåll och promptar kan utnyttjas på sätt som ökar riskexponeringen. Samtidigt ställs högre krav på spårbarhet och regelefterlevnad, vilket förutsätter en mer avancerad nivå av insyn och styrning.
GenAI-applikationer innebär utmaningar som traditionell övervakning inte är utformad för att hantera. Systemens beteende är icke-deterministiskt, kostnader kan variera kraftigt, kraven på regelefterlevnad är höga och risken för olämpliga eller skadliga svar måste hanteras löpande. Samtidigt behöver kvalitet kunna bedömas även när utfallet skiljer sig från gång till gång. ABVs observabilitet skapar den insyn som krävs för att följa varje interaktion i detalj. Det gör det möjligt att återskapa händelser, identifiera kostnadsdrivare, upprätthålla tydliga revisionsspår för tillsyn och successivt förbättra kvalitet och tillförlitlighet över tid.
Guardrails är automatiserade säkerhetskontroller som granskar både indata till och utdata från LLM:er innan informationen når användare eller kopplas vidare till andra system. De kan upptäcka och stoppa exempelvis olämpligt innehåll, personuppgifter, promptinjektioner och avvikelser från interna regler och policys. Genom en kombination av regelbaserade kontroller och modellbaserad analys minskar guardrails risken för att skadligt eller otillåtet innehåll når produktion. Samtidigt stärks efterlevnaden av krav som GDPR och verksamhetens egna riktlinjer, med spårbarhet för uppföljning och granskning.
Guardrails validerar med flera metoder. Regel- och schemavalidering används för snabba, konsekventa kontroller, medan modellbaserad analys används när bedömningen kräver förståelse för sammanhang och nyanser. Varje kontroll ger ett tydligt utfall (godkänd, underkänd eller osäker) samt ett förtroendevärde och en kort motivering. Utifrån resultatet kan ni välja att släppa igenom, blockera, skicka vidare för manuell granskning eller låta systemet generera ett nytt svar.
För att få kontroll över en LLM-applikation bör ni följa mätetal inom tre huvudsakliga områden:
Kvalitet Användarfeedback, modellbaserade kvalitetsmått och manuella granskningar som visar hur väl applikationen lever upp till verksamhetens krav och användarnas behov.
Kostnad Tokenförbrukning, API-kostnader och svarstider, samt avvägningar mellan prestanda, kvalitet och kostnadseffektivitet.
Volym Användningsnivåer, trafiktoppar och tokenanvändning som ger insikt i hur och när applikationen används. Genom att bryta ner mätetalen per användare, funktion, modell och version blir det möjligt att identifiera ineffektivitet, risker och konkreta optimeringsmöjligheter.
