contextjet-ai

给 LLM 应用添加自动化质量评估

给 LLM 调用添加重试、超时和备用模型，防止服务中断

为LLM应用添加安全护栏，防止提示注入和数据泄露

让领域专家标注 LLM 输出，构建高质量黄金数据集

为LLM应用构建高质量评估数据集

检测大模型回答是否编造，无需参考答案

根据你的约束推荐最合适的LLM可观测性工具

收集用户对AI输出的反馈，用于评估和改进

根据实际任务对比选择最合适的LLM模型

通过可观测性追踪诊断智能体运行问题

检测并标记大模型编造的内容

估算任意LLM调用的成本并对比模型价格

用评测驱动的方式迭代提示词和模型行为

给 LLM 应用加上可观测性追踪

评估AI代理是否完整完成任务

诊断并提升RAG管道的检索与生成质量

用评估数据自动优化提示词效果

在攻击者之前对LLM应用做对抗性安全测试

在追踪 LLM 应用时自动脱敏敏感数据

通过追踪数据找出 LLM 调用中最贵的环节并优化

从文本中移除个人身份信息再记录或发送

在真实流量中安全测试 LLM 变更

监控生产环境中的 LLM 应用质量下降与成本变化

把生产链路追踪自动转为回归测试用例

追踪多智能体系统的调用链，快速定位故障

校验 LLM 追踪的 span 是否完整合规