LangSmith

Langsmith ist ein umfassendes Tool, das die Entwicklung und Optimierung von LLM -Anwendungen (Language Model) verbessern soll. Es integriert sich nahtlos in Langchain und bietet einen robusten Rahmen für die Verfolgung, Überwachung und Bewertung der komplizierten Schritte, die an LLM -Operationen beteiligt sind. Diese Integration ermöglicht es Entwicklern, die Leistung ihrer Anwendungen effektiv zu bewerten, wodurch die Identifizierung von Verbesserungsbereichen erleichtert wird.

Langsmith bietet leistungsstarke Evaluierungsfunktionen, einschließlich integrierter Funktionen, die Stringabstände zwischen Testausgängen und Referenzausgaben berechnen. Jüngste Integrationen mit PyTest und Vitest rationalisieren den Bewertungsprozess weiter, sodass Entwickler Tests effektiver debuggen und detaillierte Metriken protokollieren können. Diese Integrationen erleichtern auch Echtzeit-Feedback und nahtlose Integration in kontinuierliche Integrationspipelines, wodurch Entwickler die frühzeitigen Regressionen erfassen und ihre Anwendungen schnell verfeinern können.

Zu den wichtigsten Funktionen von Langsmith gehören erweiterte Debugging -Tools, mit denen Probleme in LLM -Aufrufen festgelegt werden können, umfassende Überwachungsfunktionen zur Verfolgung von Latenz und Token -Nutzung sowie die Fähigkeit, Feedback mit Anwendungsläufen zu verbinden. Diese Funktionalität ist entscheidend für die Aufrechterhaltung der Zuverlässigkeit und Qualität von LLM-Anwendungen, insbesondere in Umgebungen, in denen nicht deterministische Ausgaben das Debuggen komplizieren können. Durch die Nutzung von Langsmith können Entwickler sicherstellen, dass ihre LLM -Anwendungen nicht nur funktional, sondern auch für die Leistung optimiert werden, was es zu einem wichtigen Werkzeug im Entwicklungsprozess macht.