Überblick 2026 – Open-Source Tools für RAG, Deployment und MLOps
Open-Source AI-Tools – Ueberblick 2026 – Teil 2: Daten, Betrieb & Skalierung
Dieser zweite Teil ergänzt die in Teil 1 vorgestellten Foundation Models, LLM-Frameworks
und Agent-Builder um die technische Infrastruktur, die für den produktiven Betrieb von KI-Anwendungen
unverzichtbar ist. Behandelt werden Vektordatenbanken für RAG-Systeme, Memory-Layer für persistente
Agenten, Deployment- und Serving-Tools sowie MLOps-Plattformen und Evaluierungsframeworks für
Qualitätssicherung und Monitoring im Jahr 2026.
5. Vektordatenbanken & Retrieval (RAG-Core)
Vektordatenbanken sind das zentrale Datenspeicher-Element moderner RAG-Systeme. Sie speichern Embeddings und ermöglichen sehr schnelle semantische Suchen über große Dokumentenmengen. Die Wahl der richtigen Vektordatenbank beeinflusst maßgeblich Performance, Skalierbarkeit und Betriebsaufwand.
| Tool | Typ | Besonders geeignet für | Lizenz | Self-Hosted |
|---|---|---|---|---|
| Chroma | Embedded/Lokal | RAG-Prototypen & lokale Entwicklung | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| Weaviate | Hybrid Search | Semantische + keyword-basierte Suche | BSD-3 | ✓ Ja |
| Qdrant | High Performance | Produktive RAG-Systeme (Rust-Engine) | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| Milvus | Enterprise Scale | Milliarden von Vektoren im Cluster | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| FAISS | Library (kein Server) | Lokale Similarity-Suche auf GPU/CPU | MIT | ✓ Ja |
| pgvector | PostgreSQL-Extension | Vektorsuche in bestehender PG-Datenbank | PostgreSQL License | ✓ Ja |
Chroma
Typische Anwendungen: RAG-Pipelines, lokale Entwicklung, Dokumentenindexierung für LLM-Anwendungen.
Einsatzbereiche & Staerken: Sehr einfache Einrichtung ohne Serverinfrastruktur, gute Python-Integration, In-Memory- und persistente Speicherung möglich.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Für sehr große Produktionsworkloads begrenzt, kein natives Clustering.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Chroma ist die erste Wahl für schnelle RAG-Prototypen und lokale LLM-Entwicklung.
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Weaviate
Typische Anwendungen: Hybride Suchanwendungen, multimodale Datenindexierung, produktive RAG-Systeme.
Einsatzbereiche & Staerken: Kombiniert Vektorsuche mit Keyword-Suche (BM25), GraphQL-API, gute Cloud-Integration.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Komplexere Einrichtung als Chroma, höherer Ressourcenbedarf im Self-Hosted-Betrieb.
Lizenz: BSD-3
Self-Hosted: Ja
Weaviate eignet sich für produktive RAG-Systeme mit hybriden Suchstrategien.
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Qdrant
Typische Anwendungen: Hochperformante Vektorsuche, produktive RAG-Deployments, Empfehlungssysteme.
Einsatzbereiche & Staerken: In Rust implementiert für maximale Performance, HNSW-Indexierung, gutes REST- und gRPC-API.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Noch kleineres Ökosystem als Weaviate oder Milvus.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Qdrant ist eine der performantesten Open-Source-Vektordatenbanken für produktive Szenarien.
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Milvus
Typische Anwendungen: Enterprise-RAG-Systeme, Milliarden von Vektoren, Unternehmensanwendungen mit hohem Durchsatz.
Einsatzbereiche & Staerken: Horizontal skalierbar im Cluster, unterstützt viele Indextypen, gereiftes Produktionsökosystem.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Komplex im Betrieb, erfordert Kubernetes-Kenntnisse für vollständiges Deployment.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Milvus ist die Vektordatenbank der Wahl für Enterprise-Szenarien mit sehr großen Datenmengen.
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FAISS
Typische Anwendungen: Lokale Nearest-Neighbor-Suche, Forschung, GPU-beschleunigte Vektorsuche.
Einsatzbereiche & Staerken: Sehr performant auf CPU und GPU, viele Indextypen, von Meta Research entwickelt und erprobt.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Kein Datenbankserver, keine REST-API, muss direkt in die Anwendung integriert werden.
Lizenz: MIT
Self-Hosted: Ja
FAISS ist eine leistungsstarke Bibliothek für Nearest-Neighbor-Suche, aber kein eigenständiger Dienst.
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pgvector
Typische Anwendungen: Vektorsuche in bestehenden PostgreSQL-Anwendungen, einfache RAG-Systeme ohne separate Datenbankinfrastruktur.
Einsatzbereiche & Staerken: Direkte Integration in PostgreSQL, keine neue Infrastruktur nötig, SQL-basierte Abfragen.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Performance bei sehr großen Vektormengen begrenzt, kein eigenständiges Clustering.
Lizenz: PostgreSQL License
Self-Hosted: Ja
pgvector ist ideal für Teams, die Vektorsuche in eine bestehende PostgreSQL-Infrastruktur integrieren möchten.
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6. RAG Memory & Knowledge Layer
Memory- und Knowledge-Layer-Tools ermöglichen es KI-Agenten, Informationen über einzelne Konversationen hinaus zu behalten und auf strukturiertes Wissen zuzugreifen. Sie sind entscheidend für personalisierte und kontextbewusste KI-Systeme.
| Tool | Typ | Hauptstärke | Lizenz | Self-Hosted |
|---|---|---|---|---|
| Redis | In-Memory Store | Session-Memory, Caching, Vektorspeicher | RSALv2/SSPLv1 | ✓ Ja |
| Mem0 | Agenten-Memory | Persistentes Agenten-Gedaechtnis | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| Zep | Long-Term Memory | Faktenextraktion, Kontextmanagement | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| GraphRAG | Graph-basiertes RAG | Wissensgraph-Extraktion und -Abfrage | MIT | ✓ Ja |
Redis
Typische Anwendungen: Session-Memory, Caching von LLM-Antworten, Vektorspeicher für RAG, Real-Time-Datenverarbeitung.
Einsatzbereiche & Staerken: Extrem schnell durch In-Memory-Architektur, breites Ökosystem, viele Datenstrukturen, auch als Vektordatenbank nutzbar.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Lizenzmodell seit 2024 auf RSALv2/SSPLv1 geändert, nicht mehr klassisch Open Source im OSI-Sinne.
Lizenz: RSALv2/SSPLv1
Self-Hosted: Ja
Redis wird häufig als schneller Memory-Cache und Session-Store in LLM-Anwendungen eingesetzt.
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Mem0
Typische Anwendungen: Persistentes Agenten-Gedächtnis, personalisierte KI-Assistenten, langfristige Nutzerprofile.
Einsatzbereiche & Staerken: Selektive Speicherung relevanter Informationen, LLM-gestützte Verdichtung, einfache API.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Vergleichsweise junges Projekt, Ökosystem noch in Entwicklung.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Mem0 ist ein spezialisierter Memory-Layer, der Agenten ein selektives, persistentes Gedächtnis gibt.
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Zep
Typische Anwendungen: Long-Term-Memory für LLM-Agenten, Faktenextraktion aus Konversationen, Kontextmanagement.
Einsatzbereiche & Staerken: Automatische Faktenextraktion, Suche über Konversationshistorie, gute LangChain-Integration.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Fokus auf Long-Term-Memory, weniger geeignet als allgemeiner Datenspeicher.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Zep bietet LLM-Agenten strukturiertes Long-Term-Memory mit automatischer Faktenextraktion.
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GraphRAG
Typische Anwendungen: Komplexe Wissensabfragen, globale Zusammenfassungen über große Dokumentensammlungen.
Einsatzbereiche & Staerken: Wissensgraph-basierter Ansatz für tiefere Kontextverständnis, von Microsoft Research entwickelt.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Hohe Indexierungskosten durch LLM-Aufrufe, nicht für einfache Anwendungsfälle optimiert.
Lizenz: MIT
Self-Hosted: Ja
GraphRAG ermöglicht graphbasiertes Retrieval und eignet sich für komplexe Wissensabfragen.
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7. Deployment, Serving & Inference
Deployment- und Serving-Tools bilden die Brücke zwischen trainierten Modellen und produktiven Anwendungen. Sie stellen LLMs als skalierbare API-Endpunkte bereit und optimieren Durchsatz, Latenz und Ressourcennutzung.
| Tool | Typ | Hauptstärke | Lizenz | Self-Hosted |
|---|---|---|---|---|
| Ollama | Lokales Serving | Lokale LLMs ohne Cloud-Abhaengigkeit | MIT | ✓ Ja |
| vLLM | Hochleistungs-Serving | Hoher Durchsatz (PagedAttention) | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| LocalAI | OpenAI-kompatibler API | Drop-in-Ersatz fuer OpenAI API lokal | MIT | ✓ Ja |
| LiteLLM | LLM-Proxy/SDK | 100+ Anbieter, eine Schnittstelle | MIT | ✓ Ja |
| HF TGI | Produktions-Serving | HF-Modelle skalierbar deployen | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| Triton (NVIDIA) | Inference Server | Multi-Framework GPU-Serving | BSD | ✓ Ja |
Ollama
Typische Anwendungen: Lokale LLM-Ausführung, Entwicklung ohne Cloud, Datenschutz-konforme Szenarien.
Einsatzbereiche & Staerken: Extrem einfache Bedienung, unterstützt viele Modelle (Llama, Mistral, Qwen u.v.m.), REST-API inklusive.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Primär für lokale Entwicklung, im produktiven Cluster-Betrieb andere Tools besser geeignet.
Lizenz: MIT
Self-Hosted: Ja
Ollama ist der einfachste Einstieg in die lokale LLM-Nutzung und bei Entwicklern sehr verbreitet.
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vLLM
Typische Anwendungen: Produktive LLM-API-Server, parallele Nutzeranfragen, GPU-effiziente Inferenz.
Einsatzbereiche & Staerken: PagedAttention-Technologie für hohen Durchsatz, Continuous Batching, breite Modellunterstützung.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Hauptsächlich auf Linux und NVIDIA-GPUs optimiert.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
vLLM ist die führende Open-Source-Inferenz-Engine für produktive LLM-APIs mit hohem Durchsatz.
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LocalAI
Typische Anwendungen: OpenAI-API-kompatibler lokaler Server, Migration von OpenAI zu lokalen Modellen.
Einsatzbereiche & Staerken: Drop-in-Ersatz für OpenAI API, unterstützt Text-, Bild- und Audiogenerierung lokal.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Performance abhängig von Hardware, nicht auf maximalen Durchsatz optimiert.
Lizenz: MIT
Self-Hosted: Ja
LocalAI ist ideal für Teams, die bestehende OpenAI-Integrationen lokal betreiben möchten.
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LiteLLM
Typische Anwendungen: Einheitliche Ansteuerung von LLM-APIs, A/B-Testing zwischen Anbietern, Kostenmonitoring.
Einsatzbereiche & Staerken: Unterstützt 100+ LLM-Anbieter mit einer einzigen API, Provider-Fallback, Load-Balancing.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Zusätzliche Proxy-Schicht erhöht die Latenz leicht.
Lizenz: MIT
Self-Hosted: Ja
LiteLLM ist das Standard-Tool für provider-agnostische LLM-Integrationen.
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Hugging Face TGI
Typische Anwendungen: Produktives Serving von Hugging-Face-Modellen, Token-Streaming, skalierbare API-Endpunkte.
Einsatzbereiche & Staerken: Continuous Batching, Flash Attention, quantisierte Modelle, optimiert für HF-Hub-Modelle.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Stark auf Hugging-Face-Modelle ausgerichtet, anderer Modell-Zoo erfordert Anpassung.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
HF TGI ist die produktionsreife Serving-Lösung für Modelle aus dem Hugging-Face-Hub.
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NVIDIA Triton Inference Server
Typische Anwendungen: Multi-Framework-Serving (PyTorch, TensorFlow, ONNX), GPU-Cluster-Deployment, MLOps-Integration.
Einsatzbereiche & Staerken: Unterstützt viele Frameworks in einem Server, Dynamic Batching, Monitoring-Integrationen.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Komplex einzurichten, vorwiegend auf NVIDIA-Hardware und Enterprise-Umgebungen ausgerichtet.
Lizenz: BSD
Self-Hosted: Ja
Triton ist der Enterprise-Standard für Multi-Framework-Inferenz auf NVIDIA-GPU-Infrastruktur.
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8. MLOps & LLMOps
MLOps- und LLMOps-Tools unterstützen den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Modellen – von der Datenversionierung über das Experiment-Tracking bis zum automatisierten Deployment. Sie sind die Grundlage für reproduzierbare, wartbare und skalierbare KI-Systeme.
| Tool | Typ | Schwerpunkt | Lizenz | Self-Hosted |
|---|---|---|---|---|
| DVC | Datenversionierung | Git-basiertes Data- und Model-Tracking | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| ZenML | MLOps-Framework | Cloud-agnostische ML-Pipelines | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| Prefect | Workflow-Orchestrierung | Python-native Datenpipelines | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| BentoML | Model-Serving | ML-Modelle als produktionsreife APIs | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| ClearML | MLOps-Plattform | Experiment-Tracking und Pipelines | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| Metaflow | Workflow-Framework | Skalierbare Data-Science-Workflows | Apache 2.0 | ✓ Ja |
DVC (Data Version Control)
Typische Anwendungen: Versionierung von Datensätzen und Modellen, reproduzierbare ML-Experimente, Daten-Pipelines.
Einsatzbereiche & Staerken: Git-Integration für Daten, speicherort-agnostisch (S3, GCS, lokal), Pipeline-Definition in YAML.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Lernkurve für Teams ohne Git-Erfahrung, kein visuelles Dashboard out-of-the-box.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
DVC ist das Standard-Tool für Datenversionierung und reproduzierbare ML-Experimente in Git-basierten Teams.
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ZenML
Typische Anwendungen: Cloud-agnostische ML-Pipelines, Stack-Management, Integration verschiedener MLOps-Tools.
Einsatzbereiche & Staerken: Klare Pipeline-Abstraktion, unterstützt viele Cloud-Stacks (AWS, GCP, Azure), gute Erweiterbarkeit.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Für einfache Use-Cases mehr Overhead als notwendig.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
ZenML ist ein vollständiges MLOps-Framework für cloud-agnostische und reproduzierbare ML-Pipelines.
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Prefect
Typische Anwendungen: Python-native Workflow-Orchestrierung, Datenpipelines, ML-Training-Pipelines.
Einsatzbereiche & Staerken: Sehr pythonischer Ansatz, einfache Fehlerbehandlung, gutes Monitoring-Dashboard, aktive Community.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Für sehr große verteilte Workflows ist Airflow etablierter.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Prefect ist eine moderne, Python-native Workflow-Orchestrierung, die ML-Pipelines einfach und wartbar macht.
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BentoML
Typische Anwendungen: Model-Serving als REST-API, Paketierung von ML-Modellen für Deployment, Containerisierung.
Einsatzbereiche & Staerken: Einfaches Packaging von Modellen als API-Service, Docker-Integration, guter Support für viele Frameworks.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Weniger auf LLM-spezifische Optimierungen ausgerichtet als vLLM oder TGI.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
BentoML vereinfacht das Packaging und Deployment von ML-Modellen als produktionsreife API-Services.
Offizielle Links:
ClearML
Typische Anwendungen: Experiment-Tracking, Datenversionierung, automatisierte ML-Pipelines, Remote-Execution.
Einsatzbereiche & Staerken: Vollständige MLOps-Plattform mit Experiment-Tracking, Pipeline-Orchestrierung und Daten-Management.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Größerer Funktionsumfang bedeutet höhere Einarbeitungszeit.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
ClearML ist eine umfassende Open-Source-MLOps-Plattform für Experiment-Tracking und Pipeline-Automatisierung.
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Metaflow
Typische Anwendungen: Data-Science-Workflows, skalierbare ML-Pipelines, Cloud-Deployment von Python-Workflows.
Einsatzbereiche & Staerken: Von Netflix entwickelt und produktionserprobt, einfache lokale Entwicklung mit Cloud-Skalierung.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Weniger Tooling-Integrationen als ZenML oder ClearML.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Metaflow ist ein produktionserprobtes Framework für skalierbare Data-Science-Workflows aus dem Netflix-Umfeld.
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9. Evaluation, Monitoring & Observability
Evaluierungs- und Monitoring-Tools sichern die Qualität von LLM-Anwendungen in Entwicklung und Produktion. Sie messen Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Performance, erkennen Regressionen und geben Einblick in das Verhalten von Modellen und RAG-Systemen.
| Tool | Typ | Fokus | Lizenz | Self-Hosted |
|---|---|---|---|---|
| Langfuse | LLM-Observability | Tracing, Evals, Prompt-Management | MIT | ✓ Ja |
| Ragas | RAG-Evaluation | Automatisierte RAG-Metrik-Berechnung | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| DeepEval | LLM-Evaluation | Unit-Test-Ansatz fuer LLM-Qualitaet | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| Evidently AI | ML-Monitoring | Datendrift, Modell-Monitoring, LLM-Evals | Apache 2.0 | ✓ Ja |
| OpenLLMetry | OpenTelemetry-Layer | Automatisches LLM-Tracing via OTel | Apache 2.0 | ✓ Ja |
Langfuse
Typische Anwendungen: LLM-Tracing, Prompt-Versionierung, Kostenmonitoring, integrierte Evaluierung.
Einsatzbereiche & Staerken: Vollständiges Tracing über alle LLM-Aufrufe, Prompt-Management, gute Integrationen (LangChain, OpenAI).
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Neueres Projekt, Enterprise-Features teils kostenpflichtig in der Cloud-Version.
Lizenz: MIT
Self-Hosted: Ja
Langfuse ist die umfassendste Open-Source-Lösung für LLM-Observability und Prompt-Management.
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Ragas
Typische Anwendungen: Automatisierte Evaluation von RAG-Pipelines, Qualitätssicherung vor dem Go-Live.
Einsatzbereiche & Staerken: Berechnet Metriken wie Faithfulness, Answer Relevancy und Context Precision, Python-Integration.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Benötigt ein LLM als Evaluierungsinstanz, dadurch zusätzliche Kosten pro Bewertung.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Ragas ist das Standard-Tool für automatisierte RAG-Evaluation mit LLM-basierten Metriken.
Offizielle Links:
DeepEval
Typische Anwendungen: LLM-Qualitätssicherung, Regressionstests für Prompts, CI/CD-Integration für LLM-Apps.
Einsatzbereiche & Staerken: Unit-Test-Ansatz mit pytest-Integration, viele vordefinierte Metriken, einfache Einrichtung.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Stark auf evaluierungsbasierte Tests fokussiert, kein vollständiges Monitoring-Dashboard.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
DeepEval bringt Unit-Test-Konzepte auf LLM-Anwendungen und erleichtert systematische Qualitätssicherung.
Offizielle Links:
Evidently AI
Typische Anwendungen: ML-Modell-Monitoring, Datendrift-Erkennung, LLM-Qualitätsmonitoring in Produktion.
Einsatzbereiche & Staerken: Umfangreiches Monitoring für klassische ML-Modelle und LLMs, gute Dashboard-Integration.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Komplex für einfache Use-Cases, Einarbeitung in Konzepte erforderlich.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
Evidently AI ist eine umfassende Monitoring-Lösung sowohl für klassische ML-Modelle als auch LLMs.
Offizielle Links:
OpenLLMetry
Typische Anwendungen: Automatisches LLM-Tracing, Integration in bestehende Observability-Infrastruktur.
Einsatzbereiche & Staerken: Basiert auf OpenTelemetry, instrumentiert LLM-Aufrufe automatisch, kompatibel mit vielen Backends.
Hinweise / Einschraenkungen / Besonderheiten: Kein eigenes Dashboard, abhängig von einer bestehenden Observability-Plattform.
Lizenz: Apache 2.0
Self-Hosted: Ja
OpenLLMetry ist der offene Standard für LLM-Observability und lässt sich nahtlos in bestehende Infrastruktur integrieren.
Offizielle Links: