LangSmith

LangSmith는 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션의 개발 및 최적화를 향상하도록 설계된 포괄적인 도구입니다. LangChain과 원활하게 통합되어 LLM 운영과 관련된 복잡한 단계를 추적, 모니터링 및 평가하기 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. 이러한 통합을 통해 개발자는 애플리케이션 성능을 효과적으로 평가할 수 있으므로 개선이 필요한 영역을 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

LangSmith는 테스트 출력과 참조 출력 사이의 문자열 거리를 계산하는 내장 함수를 포함하여 강력한 평가 기능을 제공합니다. 최근 Pytest 및 Vitest와의 통합으로 평가 프로세스가 더욱 간소화되어 개발자가 테스트를 보다 효과적으로 디버그하고 자세한 측정항목을 기록할 수 있습니다. 또한 이러한 통합은 실시간 피드백과 지속적인 통합 파이프라인으로의 원활한 통합을 촉진하여 개발자가 조기에 회귀를 파악하고 애플리케이션을 신속하게 개선하는 데 도움이 됩니다.

LangSmith의 주요 기능에는 LLM 호출의 문제를 정확히 찾아내는 데 도움이 되는 고급 디버깅 도구, 대기 시간 및 토큰 사용을 추적하는 포괄적인 모니터링 기능, 애플리케이션 실행과 피드백을 연결하는 기능이 포함됩니다. 이 기능은 특히 비결정적 출력으로 인해 디버깅이 복잡해질 수 있는 환경에서 LLM 애플리케이션의 신뢰성과 품질을 유지하는 데 중요합니다. LangSmith를 활용함으로써 개발자는 LLM 응용 프로그램이 기능적일 뿐만 아니라 성능에 최적화되어 개발 프로세스에서 필수적인 도구가 되도록 보장할 수 있습니다.