LangSmith

LangSmith es una plataforma de desarrollo integral que simplifica la creación y el despliegue de aplicaciones de LLM (modelos de lenguaje grandes). Ofrece características como depuración de errores en tiempo real, pruebas de conjuntos de datos, observación de aplicaciones, administración de indicaciones y herramientas de colaboración. LangSmith ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones de LLM robustas con confianza.

Características principales:

1. 🐞 Depurar: Obtenga visibilidad completa de la secuencia de llamadas en cascada en su aplicación de LLM para identificar errores y resultados inesperados en tiempo real. Benefíciese de los seguimientos anidados, la visibilidad a nivel de indicaciones, los conocimientos en tiempo real y un modo de campo de pruebas para pruebas y evaluación.

2. 🧪 Probar: Utilice los conjuntos de datos de prueba de LangSmith para evaluar el rendimiento de su aplicación de LLM sin salir de la plataforma. Organice conjuntos de datos, evalúe el rendimiento de la cadena con asistencia de IA y compare fácilmente diferentes modelos.

3. 👀 Supervisar: Garantice una observabilidad de misión crítica para su aplicación de LLM supervisando sus estadísticas de uso a nivel de aplicación. Recopile comentarios de los usuarios a través de seguimientos filtrables, mida los costos asociados con las indicaciones o cadenas y compare el rendimiento entre diferentes modelos.

Casos de uso:

1. Mejore la fiabilidad de la aplicación: Con las capacidades de depuración de LangSmith y los conocimientos en tiempo real sobre las secuencias de cadenas, los desarrolladores pueden identificar rápidamente errores en sus aplicaciones de LLM durante las etapas de desarrollo o producción.

2. Optimice el proceso de pruebas: Al proporcionar conjuntos de datos de prueba y características de evaluación asistidas por IA, LangSmith permite realizar pruebas eficientes del rendimiento de las aplicaciones de LLM antes de su despliegue.

3. Mejore la colaboración: LangSmith facilita la colaboración entre equipos al ofrecer un campo de pruebas de indicaciones donde los equipos pueden refinar las indicaciones juntos mientras capturan los comentarios de forma efectiva.

Conclusión:

LangSmith permite a los desarrolladores crear con confianza aplicaciones de LLM robustas al proporcionar herramientas esenciales para depurar errores en tiempo real, evaluar el rendimiento a través de opciones de prueba integrales utilizando conjuntos de datos seleccionados o comparaciones de referencias entre modelos, así como facilitar la colaboración efectiva entre los miembros del equipo durante todo el proceso de desarrollo.