LangSmithLLM alkalmazások megfigyelhetőségének, értékelésének és hibakeresési platformja a LangChain csapat által.

A LangSmith egy fejlesztői platform, amelyet a LangChain mögött álló team fejlesztett ki, hogy segítsen a csapatoknak nyomon követni, tesztelni, értékelni és figyelemmel kísérni azokat az alkalmazásokat, amelyeket nagy méretű nyelvi modellek hajtanak végre. Míg szorosan integrálódik a LangChain és a LangGraph keretrendszerrel, olyan keretrendszer-független is, és bármely LLM-alkalmazással felszerelt eszközhöz nyúlhat az általa nyújtott SDK-k és API-k segítségével. Fő funkciója az LL-bazis rendszerek sajátos előre nem tőlünkható volta megérdemli meg, különösen az outputok nem megszabott volta és az esetleges hibák finomsága miatt, hogy a fejlesztők számára megfelelő látásmódot nyújtson a láncoknak, ügynököknek és a prompteknek ahhoz, hogy élni főznének és nyomon kövessék azokat a működési sorozatokat, amelyek a futtatási időszakban valóban milyen dolgokat tesznek. A platform fókusza a nyomkövetésre irányul: minden alkalmazás futtatásának részletes, összetett nyomkövetése bemutatja minden lépést, beleértve az elkulcsszavak felhasználását, a modellek válaszát, a késleltetést, a szoftverhívásokat és az átmeneti bemeneti adatait. Ennek segítségével könnyebben tudnak majd hibakeresést végezni komplex, többlépéses ügynököknél és az információkinyerési-generáció szakaszoknál. A fejlesztők egyéni nyomkövetéseket vizsgálhatnak, szűrhetnek és határozhatnak meg keresést futtatások között, illetve belemehetnek az egyes input- és output-adatok felsőbb szintű részleteibe. A LangSmith alkalmazások minőségének értékelésére alkalmas eszközöket is kínál. A csapatok a termelési nyomkövetésből vagy szigorúan kiválasztott példákból adatállományokat építhetnek ki, futtassták alkalmazásukat azokon a halmazokon, és a felvett kimutatásokat szemantikus értelmezővel (LLM-t mint bíró megközelítéssel), custom code-beli ellenőrzésekkel vagy az integrált értékelővel értékelhetik. Ezzel a lehetőséggel támogatják a visszamenőleges tesztelést abban az esetben, ha meghatározzák a szuggeszciókat vagy módosítják a modelljüket, és segít kideríteni, hogy a változtatások valóban javították-e az eredményeket, vagy csak a meggyőződésük alapján cselekednek. A termelési használatra monitoring felületet kínál, ami nyomon követi az időpontok, költségek, hibaküszöbök és visszajelzések mértékegységeit az idő múltával, továbbá lehetővé teszi az emberi visszajelzések és felhasználói megjegyzések gyűjtését. A prompt kezelő és playground komponens lehetővé teszi a csapatok számára, hogy változatokra iteráljanak és verziókká tettek ímeleteket, oldalanként összehasonlítva a modell kiadásait. A LangSmith az elsődleges célközönségét a fejlesztők és a LangChain-ot használó csapatok jelentik, akik LLM-alapú szolgáltatásokat fejlesztenek, és szeretnének elmozdulni az ad hoc kiírási nyilvántartási hibakeresésről, azaz a rendszeres obszervabilitás irányába. A legnagyobb erőssége a LangChain ökoszinemszel való mély integráció és az egybefüggő folyamat, amely összefüggést teremt nyomonkövetés, adatsetek és értékelés között. Igazi kompromisszum a leggazdagabb élmény a LangChain / LangGraph világban otthonosan érezve magát, az LLM-alapú értékelés sajátos hibajelensége, amelyre nagy gondossággal kell tervezni, valamint, hogy egy felügyelt, kereskedelmi termék, amely díjazása használatfüggő, és nemegyszer léteznek összehangolt önkiszolgáló lehetőségek. A versenytárcai más LLM-observability-eszközök, például a Langfuse, Helicone, Arize Phoenix, valamint a Weights & Bias Weave.