الوصف
تقدم Langtrace منصة مراقبة وتقييم مفتوحة المصدر مصممة خصيصًا لوكلاء الذكاء الاصطناعي. هدفها الأساسي هو تمكين المطورين من نقل نماذج الذكاء الاصطناعي الأولية من مرحلة التطوير إلى الإنتاج بمستوى المؤسسات من خلال توفير رؤى حاسمة حول الأداء والأمن والتكلفة. تتيح المنصة للمستخدمين قياس وتكرار أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يضمن أمانًا وكفاءة أفضل.
قراءة المزيد
تم تصميم إعداد Langtrace ليكون مباشرًا. يبدأ المستخدمون بإنشاء مشروع وتوليد مفتاح API، يليه تثبيت SDK المناسب واستنساخ Langtrace باستخدام المفتاح المقدم. تدعم المنصة مجموعة من أطر عمل الذكاء الاصطناعي الشائعة، بما في ذلك CrewAI و DSPy و LlamaIndex و Langchain، جنبًا إلى جنب مع مجموعة واسعة من موفري نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وقواعد البيانات المتجهة (VectorDBs) فور إخراجها.
تشمل القدرات الرئيسية تتبع المقاييس الحيوية من خلال لوحات معلومات مخصصة، والتي تراقب استخدام الرموز (tokens)، والتكلفة، وزمن الاستجابة، ودقة التقييمات. تقوم Langtrace بتتبع مكدسات GenAI تلقائيًا، مما يكشف عن البيانات الوصفية ذات الصلة للمساعدة في فهم طلبات API. تتيح ميزات التقييم للمستخدمين قياس الأداء الأساسي، وتنظيم مجموعات البيانات للتقييمات الآلية، وتسهيل الضبط الدقيق (finetuning). تعد إدارة المطالبات (prompts) أيضًا مكونًا أساسيًا، حيث توفر التحكم في إصدارات المطالبات لتخزين المطالبات ونشرها والتراجع عنها بسهولة. تتيح ميزة الملعب (playground) مقارنة أداء المطالبات عبر نماذج مختلفة.
تم بناء Langtrace مع مراعاة أمان مستوى المؤسسات، حيث تستخدم بروتوكولات أمان خاصة وآمنة ورائدة في الصناعة وتشفيرًا بمستوى المؤسسات. وهي حاصلة على شهادة SOC2 Type II، وتفي بمتطلبات الامتثال الصارمة لحماية البيانات القوية. كحل مفتوح المصدر، تشجع Langtrace على التخصيص والتدقيق والمساهمة المجتمعية، مع إمكانية الوصول الكامل إلى شفرة المصدر الخاصة بها على GitHub.
تعتبر المنصة مثالية لمهندسي الذكاء الاصطناعي ومهندسي التعلم الآلي والمطورين الذين يعملون مع وكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الذين يحتاجون إلى مراقبة وتصحيح وتحسين أنظمتهم. تكمن القيمة المقترحة في قدرتها على توفير رؤية عميقة، وتسهيل التكرار السريع، وضمان أمان وامتثال عمليات نشر الذكاء الاصطناعي، كل ذلك ضمن إطار عمل مفتوح المصدر.
- الفئةMLOps ونشر النماذج
- نموذج التسعيرمفتوح المصدر
- النشرالسحابة، في المتصفح (Langtrace lite)
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ Langtrace
منصة مراقبة وتقييم مفتوحة المصدر لوكلاء الذكاء الاصطناعي
تدعم أطر عمل CrewAI و DSPy و LlamaIndex و Langchain
تتكامل مع مجموعة واسعة من موفري نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وقواعد البيانات المتجهة (VectorDBs)
تتبع استخدام الرموز (tokens)، والتكلفة، وزمن الاستجابة، ودقة التقييمات
تتبع تلقائي لمكدسات GenAI والبيانات الوصفية ذات الصلة
ميزات لقياس الأداء الأساسي والتقييمات الآلية
التحكم في إصدارات المطالبات لتخزين ونشر المطالبات والتراجع عنها
ملعب لمقارنة أداء المطالبات عبر النماذج
أمان بمستوى المؤسسات مع بروتوكولات خاصة وآمنة
حاصلة على شهادة SOC2 Type II للامتثال حماية البيانات
إعداد غير تدخلي مع تكامل SDK في Python و TypeScript
لوحة معلومات مراقبة خفيفة الوزن ومتوافقة مع OTEL في المتصفح (Langtrace lite)
كيفية استخدام Langtrace؟
التكوين: قم بتثبيت SDK المناسب (Python/TypeScript) واستنسخ Langtrace باستخدام مفتاح API الخاص بك.
التتبع: قم بدمج Langtrace SDK بسطرين فقط من التعليمات البرمجية في تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك.
المراقبة: قم بالوصول إلى لوحات المعلومات لتتبع المقاييس الحيوية مثل استخدام الرموز (tokens)، والتكلفة، وزمن استجابة الاستدلال.
التقييم: قم بقياس الأداء الأساسي، وتنظيم مجموعات البيانات، وإجراء تقييمات آلية.
التحسين: استخدم الرؤى من المراقبة والتقييمات للتكرار وتحسين أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي.
التحكم في الإصدارات: قم بتخزين وإدارة المطالبات بفعالية باستخدام ميزة إصدار المطالبات.
حالات استخدام Langtrace
- مراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي
- تصحيح أخطاء تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM)
- تحسين الأداء
- إدارة التكاليف
- هندسة واختبار المطالبات
- مراقبة الأمان
- تقييم وكلاء الذكاء الاصطناعي
- نشر الذكاء الاصطناعي للمؤسسات
