AI 应用监控支持监控 API 调用次数、平均延时、总错误率等知识检测数据，可用于优化资源、系统稳定保障、提升体验，为业务决策提供依据。本文为您详细如何查看知识库分析数据。 ## 背景信息 AgentKit Knowledge 提供主流知识库（例如：Viking 知识库）一键配置导入能力，轻松实现在 AgentKit 平台关联知识库 Agent 的部署工作，更多详细说明参见：[知识库概述](https://www.volcengine.com/docs/86681/1883790)。 ## 前提条件已经将知识库导入 AgentKit 并使用知识检索或知识问答，详细说明参见：[管理知识库](https://www.volcengine.com/docs/86681/1865671)。 ## 操作步骤 1. 登录 [AI 应用监控](https://console.volcengine.com/observe/apmplus-server/region:apmplus-server+cn-beijing/server/trace/llmanalysis)，并在顶部导航栏选择项目和地域。 2. 在左侧导航栏选择 **AgentKit 应用观测**。 3. 单击 **知识库分析**，选择时间范围，查看固定时间段内的知识检索数据和知识库列表。 ![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_3cfca5f515aef8908a73a945d3e1189d.png =987x) |指标 |说明 | |---|---| |API 调用次数 |指定时间段内对知识库相关操作的总次数。 | |平均延迟 |指定时间段内对知识库操作的平均响应时间。 | |总错误率 |指定时间段内对知识库操作中发生错误的比例，总错误率 = 错误操作数 / 总操作次数。 | 4. 单击目标知识库名称或右侧操作列中的 **监控详情**，前往知识库详情，切换到 **Trace 分析** 页签，查看指定时间内当前知识库关联的 Trace 相关详细信息。可查看当前相关 Trace 列表和 Trace 上报量趋势，支持通过 Span 属性、Trace ID、模型名称、Span 类型、AI Span 类型、接口名等进行数据筛选。除此之外，还支持按照 Total Tokens、Input Tokens、Output Tokens、开始时间和耗时进行排序，用于快速定位错误和慢查询。更多详细说明参见：[Trace 分析](https://www.volcengine.com/docs/86845/1963491)。 ![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_d9f688d7a667950344e3da237a2893d7.png =987x) 5. 单击目标 Trace ID，可前往单链路详情查看知识库相关的请求完整链路和 Trace 完整日志。其中，单链路详情右下角详细信息页签的 **LLM 数据** 栏，可查看当前链路调用模型的基础数据，例如：Input/Output 数据，Request 的系统、模型、类型，Response 的模型、Input 缓存命中 Token、Input Token 消耗、Output Token 消耗、总 Token 消耗。 ![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_ceff12849582ce39eab54fd69a411b54.png =988x) 切换到单链路详情右下角指标页签的 **LLM** 栏，可查看当前链路追踪相关的服务以及大模型数据，例如：大模型调用 QPS、大模型调用次数、Token 使用量、大模型响应耗时、TTFT、TPOT 监控看板。 ![图片](https://portal.volccdn.com/obj/volcfe/cloud-universal-doc/upload_f5782a59556dd7ab847e84d192a4cf6c.png =987x)

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