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Langsmith è uno strumento completo progettato per migliorare lo sviluppo e l'ottimizzazione delle applicazioni LLM del modello di linguaggio di grandi dimensioni. Si integra perfettamente con Langchain, fornendo un quadro robusto per la traccia, il monitoraggio e la valutazione delle intricate fasi coinvolte nelle operazioni LLM. Questa integrazione consente agli sviluppatori di valutare le prestazioni delle loro applicazioni in modo efficace, rendendo più facile identificare le aree per il miglioramento.
Langsmith offre potenti funzionalità di valutazione, comprese le funzioni integrate che calcolano le distanze di stringa tra uscite di test e uscite di riferimento. Le recenti integrazioni con Pytest e più vitali semplificano ulteriormente il processo di valutazione, consentendo agli sviluppatori di eseguire il debug di test in modo più efficace e registrare le metriche dettagliate. Queste integrazioni facilitano anche il feedback in tempo reale e l'integrazione senza soluzione di continuità nelle pipeline di integrazione continua, aiutando gli sviluppatori a catturare le regressioni precoce e affinare rapidamente le loro applicazioni.
Le caratteristiche chiave di Langsmith includono strumenti di debug avanzati che aiutano a individuare i problemi nelle chiamate LLM, le capacità di monitoraggio complete per tenere traccia della latenza e dell'utilizzo dei token e la possibilità di associare il feedback alle esecuzioni dell'applicazione. Questa funzionalità è cruciale per mantenere l'affidabilità e la qualità delle applicazioni LLM, in particolare in ambienti in cui i risultati non deterministici possono complicare il debug. Sfruttando Langsmith, gli sviluppatori possono garantire che le loro applicazioni LLM non siano solo funzionali ma anche ottimizzate per le prestazioni, rendendolo uno strumento vitale nel processo di sviluppo.
Questa descrizione è stata generata dall'IA (intelligenza artificiale). L'IA può commettere errori. Controlla le informazioni importanti.
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