Baselime 是一个可观测性平台，专注于监控和调试无服务器应用及基于大语言模型（LLM）的系统。该公司由 Boris Tane 和 Adrien Gillon 于 2022 年创立，源自 Y Combinator 2022 年冬季批次。Baselime 旨在应对分布式、事件驱动架构和 AI 应用带来的独特挑战，在这些场景中，传统监控工具往往因无服务器函数的短暂性和 LLM 交互的复杂性而力不从心。
该平台为开发者提供应用统一视图，将指标、日志和追踪整合在单一界面中。它旨在帮助工程团队快速识别并解决生产环境中的问题，从函数超时和冷启动到 LLM 幻觉和令牌使用异常。Baselime 的方法强调实时数据处理和以开发者为中心的工作流程，直接集成到软件开发生命周期中。
无服务器可观测性
Baselime 的核心产品专注于无服务器平台，尤其是 AWS Lambda。它会自动检测函数，以捕获调用、持续时间、错误和资源利用率。平台使用 OpenTelemetry 标准收集遥测数据，确保与广泛的服务和工具兼容。这使开发者能够跨多个函数、API Gateway、DynamoDB 及其他 AWS 服务追踪请求，从而形成应用行为的完整图景。
该平台的追踪能力尤其以处理高吞吐量、短时执行而著称。传统追踪工具往往难以应对无服务器事件的数量和粒度，但 Baselime 专为实时摄取和分析数百万条追踪而构建。这支持了分布式追踪和延迟分解等功能，这些功能对于优化性能和降低按调用付费模式下的成本至关重要。
LLM 应用监控
随着 生成式 AI 应用的普及，Baselime 扩展了其关注范围，纳入了对基于 LLM 系统的可观测性。这涉及监控 AI 请求的整个生命周期，从用户提示到模型响应。平台追踪关键指标，如延迟、令牌使用、每次请求成本以及与 OpenAI 和 Anthropic 等提供商集成的错误率。
Baselime 提供工具来调试和评估 LLM 行为，包括查看完整提示和响应负载、识别幻觉模式，以及比较不同模型版本或参数下的输出。它还支持追踪涉及多次 LLM 调用、向量数据库查找和外部 API 交互的复杂链，这些在 检索增强生成 架构中很常见。这有助于开发者确保其 AI 功能的可靠性、质量和成本效益。
开发者体验与集成
Baselime 优先考虑无缝的开发者体验。它提供命令行界面（CLI）和基于 Web 的仪表板，设计直观且快速。平台支持实时日志流和实时跟踪，使开发者能够实时观察应用行为。它还提供强大的搜索和查询功能，使用户能够使用类似 SQL 的语法过滤和聚合遥测数据。
与现有工作流程的集成是平台的关键方面。Baselime 为 TypeScript、Python 和 Go 等流行编程语言提供 SDK，并可通过 Terraform 等基础设施即代码工具进行部署。它还集成了 Slack 和 PagerDuty 等警报和事件管理平台，确保团队能立即收到关键问题的通知。平台架构基于 AWS，并自身使用无服务器后端，这使其能够随客户需求弹性扩展。
公司与融资
Baselime 总部位于英国伦敦。该公司于 2022 年筹集了 550 万美元的种子轮融资，由 Seedcamp 领投，Y Combinator 和其他投资者参投。创始人 Boris Tane 和 Adrien Gillon 此前曾在 Datadog 和 AWS 等公司工作，带来了可观测性和云计算领域的经验。截至 2024 年，Baselime 继续作为独立公司运营，服务着日益增长的依赖无服务器和 AI 技术的初创企业及企业客户群。公司的使命是让可观测性对现代应用开发变得可访问且可操作，缩短复杂生产问题的解决时间。