LangSmith

LangSmith er et omfattende værktøj designet til at forbedre udviklingen og optimeringen af ​​store sprogmodeller (LLM) applikationer. Den integreres problemfrit med LangChain, hvilket giver en robust ramme til sporing, overvågning og evaluering af de indviklede trin, der er involveret i LLM-operationer. Denne integration giver udviklere mulighed for at vurdere ydeevnen af ​​deres applikationer effektivt, hvilket gør det nemmere at identificere områder, der kan forbedres.

LangSmith tilbyder kraftfulde evalueringsmuligheder, herunder indbyggede funktioner, der beregner strengafstande mellem testoutput og referenceoutput. Nylige integrationer med Pytest og Vitest strømliner evalueringsprocessen yderligere, hvilket gør det muligt for udviklere at debugge test mere effektivt og logge detaljerede metrics. Disse integrationer letter også feedback i realtid og problemfri integration i kontinuerlige integrationspipelines, hvilket hjælper udviklere med at fange regressioner tidligt og forfine deres applikationer hurtigt.

Nøglefunktioner i LangSmith omfatter avancerede fejlfindingsværktøjer, der hjælper med at lokalisere problemer i LLM-opkald, omfattende overvågningsfunktioner til at spore latenstid og tokenbrug og evnen til at knytte feedback til applikationskørsler. Denne funktionalitet er afgørende for at opretholde pålideligheden og kvaliteten af ​​LLM-applikationer, især i miljøer, hvor ikke-deterministiske output kan komplicere fejlfinding. Ved at udnytte LangSmith kan udviklere sikre, at deres LLM-applikationer ikke kun er funktionelle, men også optimeret til ydeevne, hvilket gør det til et vigtigt værktøj i udviklingsprocessen.