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Langsmith es una herramienta integral diseñada para mejorar el desarrollo y la optimización de las aplicaciones del modelo de lenguaje grande (LLM). Se integra a la perfección con Langchain, proporcionando un marco robusto para rastrear, monitorear y evaluar los intrincados pasos involucrados en las operaciones de LLM. Esta integración permite a los desarrolladores evaluar el rendimiento de sus aplicaciones de manera efectiva, lo que facilita la identificación de áreas para mejorar.
Langsmith ofrece potentes capacidades de evaluación, incluidas las funciones incorporadas que calculan distancias de cadena entre salidas de prueba y salidas de referencia. Las integraciones recientes con PyTest y Vitest agilizan aún más el proceso de evaluación, lo que permite a los desarrolladores depurar las pruebas de manera más efectiva y registrar métricas detalladas. Estas integraciones también facilitan la retroalimentación en tiempo real y la integración perfecta en las tuberías de integración continua, ayudando a los desarrolladores a atrapar regresiones temprano y refinar sus aplicaciones rápidamente.
Las características clave de Langsmith incluyen herramientas de depuración avanzadas que ayudan a determinar los problemas en las llamadas de LLM, las capacidades integrales de monitoreo para rastrear la latencia y el uso del token, y la capacidad de asociar comentarios con las ejecuciones de aplicaciones. Esta funcionalidad es crucial para mantener la confiabilidad y calidad de las aplicaciones LLM, especialmente en entornos donde los resultados no deterministas pueden complicar la depuración. Al aprovechar Langsmith, los desarrolladores pueden garantizar que sus aplicaciones LLM no solo sean funcionales sino también optimizadas para el rendimiento, lo que lo convierte en una herramienta vital en el proceso de desarrollo.
Esta descripción fue generada por IA (inteligencia artificial). La IA puede cometer errores. Verifique información importante.
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