LD-SEC®大模型监控观测平台，是一款专为LLM大型语言模型AI原生应用设计的工程化平台，提供全链路的开发调试、性能监控、安全观测与优化迭代的能力，助力企业构建和运维生产级的AI原生应用。

大模型监控观测平台解决了LLM应用开发中的调试难、协作低效与成本不可控等核心问题，其全链路可观测性与数据驱动的优化能力，尤其适合追求快速迭代与持续运维的企业团队。

需求痛点

1、开发调试复杂

LLM应用开发（如基于LangChain、LlamaIndex框架）因多层抽象封装，导致内部执行流程难以追踪，调试效率低下。

2、协作效率低下

开发团队缺乏统一的提示词（Prompt）版本管理与共享机制，易引发版本混乱和重复开发。

3、成本不可控

模型调用成本（如Tokens消耗）、响应延迟等关键指标缺乏实时监控，难以优化资源利用率。

4、评估体系缺失

输出质量依赖人工评估，自动化测试与用户反馈整合能力不足，影响迭代速度。

核心功能

1、全链路可观测性

执行跟踪：记录LLM应用的完整执行流程（如检索、Prompt组装、模型调用），支持嵌套视图展示每个环节的输入输出、耗时及Tokens消耗。会话管理：通过Session组织多轮对话的Trace，还原用户交互全貌。

2、提示词管理

集中化模板库：支持Prompt的版本控制、变量定义与标签分类，便于团队协作与回滚。动态加载：应用运行时可直接调用平台管理的Prompt模板，提升开发效率。

3、智能评估与测试

多源评分：支持用户反馈评分、基于规则的自动化评估（如精确匹配），以及基于LLM的自动评估。数据集回归测试：上传自定义数据集，批量运行测试并统计结果，验证提示词迭代效果。

4、多维度监控分析

成本与性能：实时统计模型调用成本、响应延迟、Tokens用量，支持按模型类型或用户分群分析。异常检测：通过评分分布、错误日志快速定位生产环境问题。

5、灵活集成

支持LangChain、LlamaIndex等框架的低代码集成，仅需添加数行回调代码即可实现数据上报。提供Python、Node.js SDK，兼容原生LLM应用（如直接调用OpenAI API）。

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