LangSmith: Beobachtbarkeit von KI-Agenten

Beschreibung

LangSmith wurde entwickelt, um eine umfassende Beobachtbarkeit für KI-Agenten und LLMs zu bieten und eine Plattform zur Verfügung zu stellen, um deren Leistung in der Produktion zu verstehen und zu optimieren. Es ermöglicht Entwicklern, das Verhalten von Agenten zu verfolgen, Probleme zu identifizieren, die sich auf Latenz, Kosten und Antwortqualität auswirken, und Einblicke in Nutzungsmuster und Fehlermodi zu gewinnen.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören Tracing, Monitoring und Insights. Tracing ermöglicht es Benutzern, Schritt für Schritt zu sehen, was ihr Agent tut, was die Identifizierung von Problemen erleichtert. Monitoring bietet eine Echtzeitansicht der Agentenleistung und ermöglicht die frühzeitige Erkennung von Problemen und die Bewertung der Auswirkungen. Insights analysieren und clustern Traces automatisch, um Nutzungsmuster und gängige Agentenverhaltensweisen zu erkennen. Die Plattform unterstützt natives Tracing für gängige Agenten-Frameworks und OpenTelemetry-SDKs für verschiedene Programmiersprachen.

SmithDB, eine speziell entwickelte Datenbank, wurde für die Beobachtbarkeit von Agenten entwickelt und bietet eine Performance im Subsekundenbereich über Millionen von Traces hinweg. Sie unterstützt Agenten-Abfragemuster, einschließlich wahlfreiem Zugriff auf einzelne Läufe, Volltextsuche und Trajektorienabfragen. LangSmith bietet Self-Hosting-Optionen, einschließlich Bring-Your-Own-Cloud (BYOC) und Self-Hosted-Optionen, sodass Teams kontrollieren können, wo sich ihre Daten befinden. Die Plattform lässt sich in bestehende OpenTelemetry-Pipelines integrieren und bietet benutzerdefinierte Dashboards zur Verfolgung von Metriken wie Token-Nutzung, Latenz, Fehlerraten und Kostenaufschlüsselungen.

LangSmith ist wertvoll für Entwickler, KI-Ingenieure und Teams, die KI-Agenten erstellen und einsetzen. Es hilft ihnen, Agenten zu debuggen, die Leistung zu verbessern und Kosten zu senken. Die Plattform ist framework-agnostisch und unterstützt Anwendungen, die mit verschiedenen SDKs erstellt wurden, darunter OpenAI, Anthropic und Vercel AI SDK. Mit einer kostenlosen Stufe für die Entwicklung und kleine Produktionsumgebungen bietet LangSmith skalierbare kostenpflichtige Pläne und Enterprise-Preisoptionen.

LangSmith: Beobachtbarkeit von KI-Agenten's Kernfunktionen

• Agenten-Tracing zum Debuggen

• Echtzeit-Monitoring-Dashboards

• Kosten- und Latenz-Tracking

• Fehlerratenüberwachung

• Analyse der Nutzungsmuster

• Framework-agnostische Integration

• OpenTelemetry-Unterstützung

• Self-Hosting-Optionen

• SmithDB für schnelles Trace-Abfragen

• Webhook- und PagerDuty-Alarme

• Anpassbare Dashboards

Wie verwendet man LangSmith: Beobachtbarkeit von KI-Agenten?

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   Integrieren: Wählen Sie Ihr bevorzugtes Framework oder verwenden Sie die SDKs (Python, Typescript, Go oder Java).

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   Tracen: Implementieren Sie Tracing, um das Agentenverhalten zu erfassen.

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   Überwachen: Richten Sie Echtzeit-Monitoring-Dashboards ein, um wichtige Metriken zu verfolgen.

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   Analysieren: Verwenden Sie Insights, um Nutzungsmuster und Fehlermodi zu erkennen.

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   Debuggen: Identifizieren und beheben Sie Probleme mithilfe von Tracing-Daten.

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   Optimieren: Verbessern Sie die Agentenleistung basierend auf Erkenntnissen und Überwachungsdaten.

LangSmith: Beobachtbarkeit von KI-Agenten's Anwendungsfälle

• Agenten-Debugging
• Leistungsüberwachung
• Kostenoptimierung
• Nutzungsanalyse
• Fehlererkennung
• LLM-Evaluierung

FAQ von LangSmith: Beobachtbarkeit von KI-Agenten

• Was ist LangSmith?

  LangSmith ist eine Beobachtungsplattform für KI-Agenten und LLMs, die einen vollständigen Einblick in das Verhalten von Agenten bietet und Benutzern hilft, Agenten zu debuggen, Fehler zu finden und Kosten und Latenz zu verfolgen.

• Welche Metriken kann ich in den LangSmith-Monitoring-Dashboards verfolgen?

  Benutzerdefinierte Dashboards verfolgen die Token-Nutzung, Latenz (P50, P99), Fehlerraten, Kostenaufschlüsselungen und Feedback-Scores. Konfigurieren Sie Alarme über Webhooks oder PagerDuty, wenn Metriken Schwellenwerte überschreiten.

• Mit welchen Frameworks und Bibliotheken arbeitet LangSmith?

  LangSmith arbeitet mit jedem LLM-Framework, einschließlich OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, LlamaIndex oder benutzerdefinierten Implementierungen.

• Unterstützt LangSmith OpenTelemetry?

  Ja, LangSmith lässt sich in bestehende OpenTelemetry-Pipelines integrieren, sodass Sie Tracedaten an Ihre Tools senden oder OTel-Daten in LangSmith aufnehmen können.

• Kann ich LangSmith Observability ohne LangSmith Evaluation verwenden?

  Ja, Observability und Evaluation arbeiten gut zusammen, benötigen sich aber nicht gegenseitig. Beginnen Sie mit Tracing und Monitoring und fügen Sie dann Evals hinzu, wenn Sie bereit sind.

• Kann ich LangSmith selbst hosten?

  Ja, LangSmith bietet verwaltete Cloud-, Bring-Your-Own-Cloud (BYOC)- und Self-Hosted-Optionen für Teams mit Anforderungen an die Datenresidenz.

• Wo werden meine Daten gespeichert?

  Die LangSmith-Cloud speichert Daten in einer sicheren Infrastruktur. Bei Verwendung von LangSmith, das unter smith.langchain.com gehostet wird, werden die Daten in GCP us-central-1 gespeichert. Benutzer des Enterprise-Plans können LangSmith auf ihrem Kubernetes-Cluster in AWS, GCP oder Azure ausführen.

• Wird LangSmith meinem Anwendung Latenz hinzufügen?

  Nein, das LangSmith SDK verwendet einen asynchronen Callback-Handler, der Traces an einen verteilten Collector sendet, wodurch sichergestellt wird, dass die Leistung Ihrer Anwendung niemals beeinträchtigt wird.

• Werden Sie die Daten, die ich an LangSmith sende, trainieren?

  Nein, LangSmith wird nicht mit Ihren Daten trainieren, und Sie besitzen alle Rechte an Ihren Daten.

• Was kostet LangSmith?

  LangSmith hat eine kostenlose Stufe für die Entwicklung und kleine Produktionsumgebungen. Die kostenpflichtigen Pläne skalieren mit dem Trace-Volumen. Einzelheiten finden Sie auf unserer Preisseite oder kontaktieren Sie uns für Enterprise-Preise.