OlympHill
LangSmith logo

LangSmithمنصة لمراقبة و تقييم و تصحيح تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة من فريق لانج تشين

4.8 (5)
Daniel Nikulshynمراجعة بواسطة Daniel Nikulshyn·تم التحديث يونيو 2026

نظرة عامة

LangSmith هو منصة مطورين مبنية من قبل الفريق الذي يقف وراء LangChain لمساعدة الفرق على تتبع واختبار وتقييم ومراقبة التطبيقات التي تعمل بواسطة نماذج اللغة الكبيرة. بينما يتكامل بشكل密 مع إطارات LangChain وLangGraph ، إنه محايد الإطار ويمكنه تجهيز أي تطبيق LLM من خلال SDK و API الخاصة به. الغرض الرئيسي منه هو معالجة غير المتقبل للنماذج القائمة على LLM ، حيث تكون الإخراجات غير متسلسلة والتقصير يمكن أن يكون دقيقًا ، من خلال إعطاء المطورين رؤية حول ما يفعلونه بالفعل في وقت التشغيل. المنصة تركز على التتبع: كل تشغيل للتطبيق ينتج تتبعًا مفصلًا متداخلًا يظهر كل خطوة، بما في ذلك الاستفسارات المرسلة والاستجابات النموذجية واستخدام التوكن وطول فترة الاستجابةและมكالمات الأداة والاخراجات الوسيطية. هذا يجعل من السهل تصحيح أخطاء وكلاء المتعددين المتداخلين وأنابيب التوليد المُحسّنة بالاسترجاع حيث قد يكون مصدر إجابة سيئة مدفونًا على عدة طبقات. يمكن للمطورين فحص التتبعات الفردية وفرزها وSEARCH عبر التشغيلات والاطلاع على المدخلات والمخرجات الدقيقة في كل عقدة. يقدم LangSmith أيضًا أدوات تقييم لقياس جودة التطبيق. يمكن للفرق بناء مجموعات بيانات من الإحاطات الإنتاجية أو الأمثلة المعدة ، وتشغيل تطبيقاتهم على هذه المجموعات البيانية ، وتقويم الإخراجات باستخدام الحكم المدمج أو فحوصات مخصصة قائمة على الكود أو مناهج LLM كمشرع. يدعم هذا الاختبار الانحداري عند تغيير الدعم أو النماذج ويساعد على تحديد ما إذا كان التغييرات ت تحسين النتائج بشكل فعلي вместع зави على الحدس. للاستخدام الإنتاجي، يقدم لوحات تحكم لمراقبة المعايير مثل الاضطراب والكلفة ومعدلات الأخطاء والردود الفعل مع مرور الوقت، إلى جانب القدرة على جمع ردود أفعال بشرية وتعليقات المستخدم. يتضمن مكونًا لإدارة وتجربة الدفعات يؤهل الفرق لتكرار الدفعات وترقيمها ومقارنة مخرجات النموذج جنبًا إلى جنب. LangSmith يصبو في الأساس إلى المطورين والفرق التي تنشر ميزات LLM الذين يحتاجون إلى الخروج من تصحيح عبارة الطباعة الروتيني نحو مراقبة منهجية وتقييم. نقطة قوته الرئيسية هي عمق التكامل مع نظام LangChain وWORKFLOW الموحد الذي يصل بين الت 跟athe datasets وتقييم. التبادل الصادق يتضمن أن经验 الأغنى يفترض أنك مرتاح في عالم LangChain / LangGraph ، أن تقييم LLM بنفسه غير 完 hảo ويتطلب تصميماً دقيقاً ، وأنه produkt مُضيف تجاري مع أسعار استعمالية ، على الرغم من وجود خيارات الاستضافة الذاتية لبعض الخطط. ينافس أدوات أخرى للمراقبة LLM مثل Langfuse و Helicone و Arize Phoenix و Weights & Biases Weave.

الميزات الرئيسية

  • تتبع التشغيل مع خطوات الإدخال و الإخراج و استخدام الرموز
  • إنشاء مجموعة البيانات و التقييم التلقائي
  • المقدرون المدمجون و المستندون إلى التعليمات البرمجية و مقدرون LLM-as-judge
  • لوحات مراقبة الإنتاج
  • جمع الملاحظات و التعليقات البشرية
  • إدارة المدخلات و الإصدارات و الملعب

التسعير

النموذج
Freemium
التقييم
4.8 / 5 (5)

حالات الاستخدام

تصحيح مسارات تطبيقات LLM

فحص مسارات التنفيذ التفصيلية لسلاسل و وكلاء LLM لتحديد الفشل و عنق الزجاجة زمن الاستجابة و المخرجات غير المتوقعة أثناء التطوير.

تقييم أداء النماذج

تشغيل التقييمات على مخرجات LLM ضد مجموعات البيانات الاختبارية لقياس الجودة و الدقة و الانحدارات قبل إرسال التغييرات إلى الإنتاج.

مراقبة تطبيقات LLM في الإنتاج

تتبع أداء الوقت الفعلي و الاستخدام و الأخطاء للتطبيقات LLM المنتشرة للحفاظ على الموثوقية و تشخيص المشكلات بسرعة.

تحسين هندسة المدخلات

التكرار على المدخلات و مقارنة الإصدارات باستخدام بيانات المراقبة و مقاييس التقييم لتحسين نتائج تطبيقات LLM.

المزايا والعيوب

المزايا

  • تتبع مفصل متداخل للسلاسل و الوكلاء و المكالمات
  • مجموعات البيانات و سير عمل التقييم المتكامل لاختبار الانحدار
  • تكامل ضيق مع لانج تشين و لانج جراف
  • مراقبة الإنتاج للتكلفة و زمن الاستجابة و الملاحظات
  • SDKsagnostic الإطار تعمل بما يتجاوز لانج تشين

العيوب

  • أفضل تجربة تفترض استخدام نظام لانج تشين البيئي
  • تقييم LLM-as-judge يتطلب إعدادًا دقيقًا و تحققًا
  • الأسعار التجارية تعتمد على الاستخدام و يمكن أن تنمو مع الحجم

المراجعات

4.8

المتوسط من 5 تقييم.

5
4
4
1
3
0
2
0
1
0

سجّل الدخول لكتابة مراجعة.

Hannah Goldberg

Hannah Goldberg

Dec 27, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The automation is exactly what I needed, and the value for money is strong. I do wish the mobile experience lags, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Jamal Carter

Jamal Carter

Nov 2, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The dashboard is exactly what I needed, and support is responsive. I do wish the mobile experience lags, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

SG

Sanjay Gupta

Oct 24, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the integrations — handled better than most — and support is responsive. Worth the time if this is your use case.

BC

Beatriz Costa

Sep 8, 2025

Years in this space

I've evaluated a lot of these over the years. What stands out here is the onboarding — handled better than most — and the value for money is strong. Pricing gets steep at scale is my one real gripe. Worth the time if this is your use case.

Kwame Mensah

Kwame Mensah

Jul 5, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and the value for money is strong. The onboarding fits neatly into how we already work, and the API removed a step we used to do by hand. The docs could be deeper, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

أسئلة وأجوبة

Does LangSmith Deployment include any free deployments?

Plus plans include 1 free small serverless deployment. If you spin up additional serverless or dedicated deployments, you’ll be charged on usage (resource time).

Asked by Priya Nair · Feb 6, 2026

What does uptime mean for LangSmith Deployment usage?

Uptime is the duration your deployment’s database is live and persisting state. Uptime will be tracked as soon as your deployment is live and ends when you shut it down. Dev agent deployments are typically short-lived (used during iteration, then deleted) – whereas Production agent deployments stay live and are updated via revisions (rather than being deleted).

Asked by Uma Krishnan · Feb 8, 2026

Why would I upgrade a base trace to an extended trace?

Base traces are short-lived (14-day retention) and ideal for quick debugging or ad-hoc analysis. They’re priced for volume and short-term utility. Extended traces are retained for 400 days. This is useful when traces include valuable feedback associated with them, such as from users, evaluators, or human labelers. This feedback makes them valuable for ongoing improvement and model tuning. LangSmith lets you choose the right retention for each trace, helping you balance cost and value.

Asked by Farah Rahimi · Feb 1, 2026

What is the difference between a base trace and an extended trace?

Base traces have a shorter retention period of 14 days. Extended traces have a longer retention period of 400 days. You can "upgrade" base traces to extended traces for an additional fee.

Asked by Hasan Demir · Jan 24, 2026

What is a trace? Can it contain multiple events?

A trace represents a single execution of your application—whether it’s an agent, evaluator, or playground session. It can include many individual steps, such as LLM calls and other tracked events. Here's an example of a single trace.

Asked by Anya Sokolova · Jan 18, 2026

اطرح سؤالاً

بدائل لـ تطوير المتقدم

LangGraph Studio logo

LangGraph Studio

تطوير المتقدم

لغة واجهة بصرية لبناء، تصحيح الأخطاء، وفحص تدفقات عمل وكلاء LangGraph

5.0 (5)
Freemium
BrainSoup logo

BrainSoup

تطوير المتقدم

بني مطوري الذكاء الاصطناعي المخصصين الذين يقومون بتلقين المهام وسير العمل باستخدام تعليمات اللغة الطبيعية.

5.0 (4)
Freemium
Letta AI logo

Letta AI

تطوير المتقدم

منصة مفتوحة المصدر لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الذاكرة الطويلة والتحليل المتقدم

5.0 (4)
Freemium
Snorkel Flow logo

Snorkel Flow

تطوير المتقدم

قاعدة بيانات ملصقة بشكل آلي والبرمجية ومنصة تطوير الذكاء الاصطناعي لتسريع إنشاء النماذج الجاهزة للإنتاج.

4.8 (5)
Freemium
NetX logo

NetX

تطوير المتقدم

شبكة اقتصادية شبكية متكاملة تجمع بين بنية تحتية للذكاء الاصطناعي وتقنيات الذكاء الاصطناعي.

4.8 (5)
Freemium
Theoriq AI logo

Theoriq AI

تطوير المتقدم

البروتوكول اللامركزي لبناء وإدارة أنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء على سلسلة الكتل

4.8 (5)
Freemium
Botpress logo

Botpress

تطوير المتقدم

منصة شاملة لبناء، نشر وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي والدردشة الذكية

4.8 (5)
Freemium
Gretel AI logo

Gretel AI

تطوير المتقدم

منصة AI الاصطناعية لإنشاء مجموعات بيانات خاصة وحامية للخصوصية لـ AI ومستعدة للذكاء الاصطناعي التي تتشابه إحصائيًا مع بيانات العالم الحقيقي.

4.8 (4)
Freemium