LangSmith — это платформа для разработчиков приложений нового типа. Он предлагает такие функции, как инструменты наблюдения, тестирования, оценки и мониторинга для сложных приложений LLM (языковой модели).
Платформа предоставляет гибкий и независимый SDK с открытым исходным кодом, который позволяет легко интегрировать и адаптироваться к различным реализациям. С помощью LangSmith разработчики могут добавлять возможности наблюдения и тестирования в свои приложения LLM, что позволяет им визуализировать входные и выходные данные на каждом этапе цепочки.
Это помогает им понимать поведение LLM и формировать интуицию для создания более сложных Приложения. Платформа также облегчает модульное тестирование приложений LLM, позволяя разработчикам развертывать наборы тестовых данных, запускать свои приложения и проверять результаты в среде LangSmith.
Она поддерживает такие функции, как курирование наборов данных, сравнение производительности цепочек, искусственный интеллект. помощь в оценке, сотрудничестве и соблюдении передового опыта. Кроме того, LangSmith обеспечивает критически важное наблюдение, предлагая статистику использования на уровне приложений, сбор отзывов, отфильтрованные трассировки, а также измерение затрат и производительности.
Это помогает разработчикам отслеживать и понимать поведение своих приложений в режиме реального времени. , особенно учитывая стохастический характер LLM. Цель LangSmith – помочь разработчикам с уверенностью создавать и развертывать приложения LLM.
Он не только предлагает набор инструментов, но также устанавливает лучшие практики, на которые разработчики могут положиться. Платформа подходит для участников открытого исходного кода, членов сообщества и инженеров-программистов, работающих над приложениями LLM.
Доступ к LangSmith доступен путем регистрации на бета-версию или заполнения формы для раннего доступа. для участников открытого исходного кода и членов сообщества.
Ответы на вопросы про LangSmith
LangSmith — это платформа для разработчиков, специально разработанная для нового типа приложений с упором на приложения языковой модели (LLM). Предоставляя такие функции, как инструменты наблюдения, тестирования, оценки и мониторинга, LangSmith позволяет разработчикам получить более глубокое понимание своих приложений, с уверенностью создавать более сложные приложения и эффективно развертывать приложения LLM.
Ключевые функции LangSmith включают возможность наблюдения, инструменты тестирования, инструменты оценки и инструменты мониторинга для сложных приложений LLM. Частью предложения являются такие функции, как курирование наборов данных, сравнение производительности цепочек, оценка с помощью искусственного интеллекта, совместная работа и соблюдение лучших практик. Эта платформа также предоставляет статистику использования на уровне приложений, сбор отзывов, отфильтрованные трассировки, а также измерение затрат и производительности, помогая понять поведение приложений в режиме реального времени.
LangSmith помогает с возможностью наблюдения и тестирования приложений LLM, предоставляя разработчикам инструменты для обеспечения возможности наблюдения и тестирования в их приложениях. Эти инструменты позволяют визуализировать входные и выходные данные на каждом этапе цепочки приложений, давая представление о поведении LLM. Эта платформа также предлагает модульное тестирование, позволяющее разработчикам создавать тестовые наборы данных, запускать свои приложения и проверять результаты в среде LangSmith.
«LLM» в контексте LangSmith относится к приложениям языковой модели. Это сложные приложения, которые разработчики создают и развертывают, и которым LangSmith помогает обеспечить инфраструктурную поддержку для обслуживания, тестирования и мониторинга.
Сообщается, что интеграция LangSmith в текущие реализации проста. Платформа предлагает гибкий и независимый SDK с открытым исходным кодом, который позволяет легко интегрировать и адаптироваться в соответствии с различными отзывами пользователей на их веб-сайте.
LangSmith помогает визуализировать входные и выходные данные приложений, предоставляя инструменты наблюдения, которые позволяют разработчикам видеть входные и выходные данные на каждом этапе цепочки. Эта функция позволяет понять поведение LLM и построить интуицию для создания сложных приложений.
Да, LangSmith может облегчить модульное тестирование приложений. Он позволяет разработчикам создавать тестовые наборы данных, запускать на них свои приложения и оценивать результаты, не покидая среду LangSmith.
Благодаря функции курирования наборов данных LangSmith разработчики могут создавать тестовые наборы данных для своих приложений. Это позволяет проводить модульные тесты и проверять результаты в одной и той же среде, тем самым способствуя эффективному тестированию и оценке приложений LLM.
LangSmith поддерживает сравнение производительности цепочек, предоставляя инструменты, которые позволяют разработчикам сравнивать производительность разных приложений или разных итераций одного и того же приложения. Это помогает оптимизировать производительность и определить области для улучшения.
Полезность оценки с помощью искусственного интеллекта в LangSmith заключается в том, что она может предложить точный анализ производительности приложений на основе данных. Используя искусственный интеллект, LangSmith может предоставить разработчикам всестороннюю и детальную оценку их приложений LLM.
LangSmith обеспечивает мониторинг и понимание поведения приложений в режиме реального времени благодаря своей критически важной функции наблюдения, предлагая статистику использования на уровне приложения, сбор обратной связи, отфильтрованные трассировки, а также измерение затрат и производительности. Используя всего несколько строк кода, разработчики могут отслеживать свои приложения в режиме реального времени.
Благодаря статистике использования LangSmith на уровне приложений и сбору отзывов разработчики получают представление о моделях использования своих приложений и отзывах пользователей. Это позволяет оптимизировать приложения на основе данных и получить более глубокое понимание того, как их приложения работают и принимаются.
Разработчики могут получить доступ к LangSmith либо подписавшись на бета-версию, либо заполнив форму для раннего доступа, если они являются участниками открытого исходного кода или членами сообщества.
SDK с открытым исходным кодом LangSmith уникален своей способностью быть гибким и независимым, что облегчает интеграцию и адаптацию к различным реализациям. Это гарантирует, что пользователи смогут легко адаптировать его к своим конкретным потребностям и требованиям.
LangSmith адаптируется к различным реализациям благодаря гибкому и независимому SDK с открытым исходным кодом. Это обеспечивает легкую интеграцию и адаптацию к различным языкам и платформам, обеспечивая универсальность и настройку.
LangSmith действительно облегчает сотрудничество между разработчиками. Он предлагает платформу, на которой разработчики могут использовать инструменты, специально предназначенные для совместной работы, такие как курирование наборов данных и оценка с помощью искусственного интеллекта.
LangSmith предоставляет разработчикам передовой опыт, не просто предлагая инструменты, но и создавая надежные процессы, которые могут гарантировать последовательные и надежные результаты. Тем самым это дает разработчикам возможность следовать проверенным методам создания, тестирования и развертывания приложений LLM.
LangSmith расширяет возможности измерения производительности приложений благодаря функции измерения затрат и производительности. Этот инструмент дает разработчикам возможность получить представление о затратах, связанных с запуском их приложений, и показателях их производительности.
LangSmith предлагает несколько ресурсов для получения дополнительной информации о платформе, включая руководство пользователя и документацию (Docs). Разработчикам также рекомендуется посещать страницы сообщества и блога для получения дополнительной информации и идей о платформе.
Переход на LangSmith от создания собственных инструментов тестирования и мониторинга дает ряд преимуществ, таких как экономия ресурсов, сокращение времени разработки и предложение более широкого спектра услуг. Как отмечается в отзыве на их веб-сайте, переход привел к тому, что на разработку этих инструментов было потрачено в 10 раз меньше времени, в результате чего инструмент стал в 1000 раз лучше.
Плюсы и минусы LangSmith
Плюсы
Наблюдаемость для приложений LLM
Тестирование приложений LLM
SDK с открытым исходным кодом
Гибкая интеграция
Адаптируется к различным реализациям
Статистика использования на уровне приложения
Мониторинг поведения в режиме реального времени
Стохастическая природа LLM
Упрощение модульного тестирования
Создание тестовых наборов данных
Сравнение производительности цепи
Содействие сотрудничеству
Соблюдение лучших практик
Измерение эффективности затрат
Сбор отзывов
Функции фильтрации трассировок
Доступность бета-версии
Ранний доступ для участников
Минусы
Ограничено заявками на LLM
Ограниченный ранний доступ
Риски бета-версии
Опирается на гибкую адаптацию
Нет автономной среды тестирования.
Стохастическая природа неопределенности
Требуется явная интеграция
Требуется курирование набора данных
Наблюдаемость зависит от адаптации
Никакого упоминания о кроссплатформенной совместимости.
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМА
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМА
входит в Mail.ru GroupРЕКЛАМА
Премия Рунета 2022РЕКЛАМА
РЕКЛАМА
