LangWatch

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.

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.

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?

1. 1

   Prototyping: Erstellen und iterieren Sie KI-Funktionen.

2. 2

   Evaluierung: Definieren und führen Sie Evaluierungen zur Qualitätssicherung durch.

3. 3

   Simulation: Führen Sie Agenten-Simulationen für komplexe Szenarien durch.

4. 4

   Bereitstellung: Rollen Sie Änderungen sicher mit Feature-Flag-Steuerelementen aus.

5. 5

   Überwachung: Inspizieren Sie LLM-Interaktionen und Produktionssignale.

6. 6

   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

FAQ von LangWatch

• Wie hilft LangWatch beim Testen von KI-Agenten?

  LangWatch ermöglicht es Ihnen, reale Szenarien zu simulieren und Agenten-Simulationen für komplexe agentische KI durchzuführen, wodurch Sie Agenten mit simulierten Benutzern testen und Regressionen vor der Bereitstellung verhindern können.

• Was ist LLM-Evaluierung in LangWatch?

  LLM-Evaluierung in LangWatch beinhaltet die Umwandlung von Produktions-Traces in Evaluierungen, den Vergleich von Prompts und Modellen sowie die Erstellung benutzerdefinierter Evals zur Messung der produktspezifischen Qualität in Echtzeit.

• Kann LangWatch selbst gehostet werden?

  Ja, LangWatch bietet eine selbst gehostete Bereitstellungsoption, die es Ihnen ermöglicht, es lokal oder auf Ihrer eigenen Infrastruktur ohne Daten-Lock-in zu betreiben.

• Wie stellt LangWatch die KI-Qualität sicher?

  LangWatch stellt die KI-Qualität durch strukturierte Evaluierungen, Agenten-Simulationen, Prompt- und Modellmanagement sowie Echtzeit-Observability sicher, was ein rigoroses Testen und Validieren von Änderungen ermöglicht.

• Welche Arten von Integrationen unterstützt LangWatch?

  LangWatch ist OpenTelemetry-nativ und integriert sich mit allen Modellen und KI-Agenten-Frameworks, einschließlich Python SDK, JS/TS SDK, OpenAI-Agenten, LiteLLM, DSPy, LangGraph und LangChain.

• Wie geht LangWatch mit Zusammenarbeit um?

  LangWatch bietet kollaborative Workflows, damit Teams Daten gemeinsam inspizieren, annotieren und analysieren können, was gemeinsame Lernerfahrungen über Engineering-, Produkt- und Geschäfts-Stakeholder hinweg ermöglicht.

• Was sind die Vorteile der LLM-Observability mit LangWatch?

  LLM-Observability mit LangWatch bietet sofortige Suche und Inspektion von LLM-Interaktionen über Umgebungen hinweg, was das Debugging von Fehlern, die Untersuchung von Vorfällen und die Unterstützung von Audits mit vollständiger Transparenz ermöglicht.

• Kann ich LangWatch mit meiner bestehenden Testinfrastruktur verwenden?

  Ja, LangWatch unterstützt die Ausführung von Evaluierungen und Agenten-Simulationen auf Ihrer bestehenden Testinfrastruktur und gewährleistet eine nahtlose Integration in Ihren Workflow.

• Wie hilft LangWatch bei der Optimierung von KI-Agenten?

  LangWatch hilft bei der Optimierung von KI-Agenten, indem Produktions-Traces in wiederverwendbare Testfälle, Gold-Datensätze und Benchmarks umgewandelt werden und durch systematische Verbesserung von Prompts, Modellen und Pipelines mithilfe strukturierter Experimente.

• Ist LangWatch für den Unternehmenseinsatz geeignet?

  Ja, LangWatch bietet Enterprise-Grade-Kontrollen, einschließlich On-Premise-, VPC- oder Hybrid-Bereitstellung, ISO27001- und SOC2-Zertifizierung, GDPR-Kontrolle und rollenbasierte Zugriffskontrollen.