الوصف
تم تصميم LangSmith لتوفير رؤية شاملة لوكلاء الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغات الكبيرة (LLM)، مما يوفر منصة لفهم وتحسين أدائهم في الإنتاج. يسمح للمطورين بتتبع سلوك الوكيل، وتحديد المشكلات التي تؤثر على زمن الاستجابة والتكلفة وجودة الاستجابة، واكتساب رؤى حول أنماط الاستخدام وأنماط الفشل.
تشمل الميزات الرئيسية التتبع والمراقبة والرؤى. يسمح التتبع للمستخدمين برؤية ما يفعله وكيلهم بالضبط خطوة بخطوة، مما يسهل تحديد المشكلات. توفر المراقبة عرضًا في الوقت الفعلي لأداء الوكيل، مما يتيح الكشف المبكر عن المشكلات وتقييم التأثير. تقوم الرؤى بتحليل وتجميع الآثار تلقائيًا للكشف عن أنماط الاستخدام وسلوكيات الوكيل الشائعة. تدعم المنصة التتبع الأصلي لأطر عمل الوكلاء الشائعة و OpenTelemetry SDKs للعديد من لغات البرمجة.
تم تصميم SmithDB، وهي قاعدة بيانات مصممة لهذا الغرض، لرؤية الوكيل، مما يوفر أداءً دون الثانية عبر ملايين الآثار. وهو يدعم أنماط استعلام الوكيل، بما في ذلك الوصول العشوائي على عمليات التشغيل الفردية، والبحث عن النص الكامل، واستعلامات المسار. تقدم LangSmith خيارات الاستضافة الذاتية، بما في ذلك خيارات إحضار السحابة الخاصة بك (BYOC) والاستضافة الذاتية، مما يسمح للفرق بالتحكم في مكان تواجد بياناتهم. تتكامل المنصة مع خطوط أنابيب OpenTelemetry الحالية وتوفر لوحات معلومات مخصصة لتتبع المقاييس مثل استخدام الرموز المميزة وزمن الاستجابة ومعدلات الخطأ وتقسيمات التكلفة.
تعتبر LangSmith ذات قيمة للمطورين ومهندسي الذكاء الاصطناعي والفرق التي تقوم ببناء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي. يساعدهم على تصحيح أخطاء الوكلاء وتحسين الأداء وتقليل التكاليف. المنصة مستقلة عن الإطار، وتدعم التطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام العديد من SDKs، بما في ذلك OpenAI و Anthropic و Vercel AI SDK. مع طبقة مجانية للتطوير والإنتاج على نطاق صغير، تقدم LangSmith خططًا مدفوعة قابلة للتطوير وخيارات تسعير للمؤسسات.
الميزات الأساسية لـ LangSmith: رؤية وكلاء الذكاء الاصطناعي
تتبع الوكيل لتصحيح الأخطاء
لوحات معلومات المراقبة في الوقت الفعلي
تتبع التكلفة وزمن الاستجابة
مراقبة معدل الخطأ
تحليل أنماط الاستخدام
تكامل مستقل عن الإطار
دعم OpenTelemetry
خيارات الاستضافة الذاتية
SmithDB للاستعلام السريع عن الآثار
تنبيهات Webhook و PagerDuty
لوحات معلومات قابلة للتخصيص
كيفية استخدام LangSmith: رؤية وكلاء الذكاء الاصطناعي؟
التكامل: اختر الإطار المفضل لديك أو استخدم SDKs (Python أو Typescript أو Go أو Java).
التتبع: قم بتنفيذ التتبع لالتقاط سلوك الوكيل.
المراقبة: قم بإعداد لوحات معلومات المراقبة في الوقت الفعلي لتتبع المقاييس الرئيسية.
التحليل: استخدم الرؤى للكشف عن أنماط الاستخدام وأنماط الفشل.
تصحيح الأخطاء: حدد المشكلات وحلها باستخدام بيانات التتبع.
التحسين: قم بتحسين أداء الوكيل بناءً على الرؤى وبيانات المراقبة.
حالات استخدام LangSmith: رؤية وكلاء الذكاء الاصطناعي
- تصحيح أخطاء الوكيل
- مراقبة الأداء
- تحسين التكلفة
- تحليل الاستخدام
- اكتشاف الفشل
- تقييم LLM
