Beschreibung
LangWatch bietet eine umfassende Plattform für das Testen von KI-Agenten, die Evaluierung von LLMs und LLM-Observability, die Entwicklern hilft, zuverlässige KI zu liefern. Die Plattform adressiert die gängigen Herausforderungen, dass KI-Agenten in der Produktion unvorhersehbar agieren, Modellwechsel die Qualität verschlechtern oder Prompt-Änderungen Regressionen einführen.
Weiterlesen
Sie bietet eine entwicklerzentrierte und dennoch kollaborative Umgebung zur Definition von Evaluierungen, Durchführung von Experimenten und Simulation von mehrstufigem Agentenverhalten. Dies stellt sicher, dass Änderungen an Prompts, Modellen oder Agenten vor der Bereitstellung rigoros getestet und validiert werden können. LangWatch ermöglicht Teams, über manuelle Prüfungen und Produktions-Feedback hinauszugehen, indem strukturierte Evaluierungen und Simulationen bereitgestellt werden.
Zu den Kernfunktionen gehören Prompt- und Modellmanagement mit Versionierung, Vergleich und vollständiger Rückverfolgbarkeit. Sie erleichtert die sichere Einführung von Experimenten mithilfe von Feature-Flag-ähnlichen Steuerelementen und bietet klare Audit-Trails. Echtzeit-Evaluierungen können erstellt und abgestimmt werden, um produktspezifische Qualität zu messen, während die LLM-Observability die sofortige Suche und Inspektion von LLM-Interaktionen über Umgebungen hinweg für Debugging und Auditing ermöglicht.
Die Plattform unterstützt Agenten-Simulationen für komplexe agentische KI, indem Tausende von synthetischen Konversationen über verschiedene Szenarien, Sprachen und Edge-Cases hinweg ausgeführt werden. Batch-Tests und Experimente können direkt von der Plattform oder aus Code heraus ausgeführt werden, wobei die Auswirkungen jeder Änderung verfolgt werden. Auto-Evals führen automatisch Testsuiten für Pre-Release-Tests und Produktionsüberwachung aus.
LangWatch legt auch Wert auf Zusammenarbeit, mit Workflows für Datenprüfung und -kennzeichnung, die es Teams ermöglichen, Daten gemeinsam zu inspizieren, zu annotieren und zu analysieren. Das Dataset-Management wandelt Produktions-Traces in wiederverwendbare Testfälle und Benchmarks um. Die Leistungsoptimierung wird durch strukturierte Experimente und Optimierungstechniken, einschließlich DSPy-Integration, unterstützt.
Die Plattform ist für nahtlose Integration konzipiert und funktioniert mit jedem LLM- oder Agenten-Framework und ist OpenTelemetry-nativ. Sie kann lokal oder selbst gehostet betrieben werden, wodurch kein Daten-Lock-in entsteht. LangWatch ist für Enterprise-Grade-Kontrollen ausgelegt und bietet On-Premise-, VPC- oder Hybrid-Bereitstellungsoptionen mit ISO27001- und SOC2-Zertifizierung, GDPR-Kontrolle und rollenbasierter Zugriffskontrolle.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellOpen Source
- BereitstellungSelbstgehostet, Cloud
- PlattformenWeb
LangWatch's Kernfunktionen
KI-Agenten-Tests
LLM-Evaluierung
LLM-Observability
Simulation von realen Szenarien
Umwandlung von Produktions-Traces in Evaluierungen
Verhinderung von Regressionen
Debugging von Problemen
Prompt-Management
Modell-Management
Agenten-Simulationen
Batch-Tests & Experimente
Auto-Evals
Datenprüfung & -kennzeichnung
Dataset-Management
Leistungsoptimierung mit DSPy
Wie verwendet man LangWatch?
Prototyping: Erstellen und iterieren Sie KI-Funktionen.
Evaluierung: Definieren und führen Sie Evaluierungen zur Qualitätssicherung durch.
Simulation: Führen Sie Agenten-Simulationen für komplexe Szenarien durch.
Bereitstellung: Rollen Sie Änderungen sicher mit Feature-Flag-Steuerelementen aus.
Überwachung: Inspizieren Sie LLM-Interaktionen und Produktionssignale.
Optimierung: Verbessern Sie KI-Agenten basierend auf Feedback und Daten.
LangWatch's Anwendungsfälle
- KI-Agenten-Tests
- LLM-Evaluierung
- LLM-Observability
- Prompt Engineering
- Modellvergleich
- Regressionsverhinderung
- Datenannotation
- RAG-Qualitätstests
- Multimodale Agenten-Tests
- Multi-Turn-Konversationstests
