Objectif
L’onglet Général offre un instantané du système en temps réel. C’est le premier endroit qu’un administrateur doit vérifier pour :- La stabilité de la plateforme
- Les modèles d’exécution des tâches
- L’activité du modèle d’IA
- La charge utilisateur
Section 1 : Aperçu du système
- Utilisateurs totaux : Nombre total d’utilisateurs enregistrés dans votre instance EKB On-Premise. Indique l’adoption du système au sein de votre organisation.
- Projets actifs : Nombre de projets actuellement en cours d’exécution, en cours de modification ou associés à des utilisateurs/équipes. Reflète l’engagement de la plateforme.
- État du système : Un indicateur de santé rapide. « Healthy » signifie que tous les composants (base de données, workers backend, LLM, couches de routage) fonctionnent sans erreurs. S’il est dégradé, une action est nécessaire.
Section 2 : Surveillance des tâches et du système
Ce bloc montre l’efficacité avec laquelle le système traite les tâches.- Tâches actives : Nombre de tâches actuellement en cours d’exécution en temps réel. Si 0, la file est inactive. Si élevé, enquêtez sur la charge du système ou les retards.
- Taux de réussite des tâches : Pourcentage de tâches terminées avec succès. 100 % est idéal. Une baisse peut indiquer des erreurs API, des délais d’expiration ou des données incorrectes.
- Exécutions totales (7j) : Total des tâches (automations, requêtes LLM, flux, agents) exécutées au cours des 7 derniers jours. Indique les tendances de charge de travail.
- Durée moyenne des tâches : Temps moyen consacré par tâche. Si la durée augmente soudainement, cela peut suggérer une lenteur du backend ou des charges utiles importantes.
- Workers actifs : Nombre d’agents de calcul backend (workers) actuellement en ligne et en cours de traitement. Un nombre faible de workers peut créer un goulot d’étranglement dans l’exécution.
Section 3 : Utilisation de l’IA et des LLM
Cette section reflète la façon dont l’IA est utilisée et son efficacité.- Appels LLM (7j) : Nombre total de requêtes adressées aux LLM (Large Language Models) au cours des 7 derniers jours. Un nombre plus élevé montre un plus grand engagement envers l’IA.
- Taux de réussite des LLM : Nombre de requêtes LLM terminées sans délai d’expiration, défaillance ou mauvaise sortie. Un taux de réussite inférieur à 80 % peut nécessiter un ajustement ou une surveillance.
- Outil d’IA principal : Indique quel modèle ou outil d’IA est le plus utilisé (par exemple, GPT-4, Claude, EKB Custom Agent). « N/A » signifie qu’aucun outil dominant n’a encore été utilisé.