LangSmith: Observabilidad de Agentes de IA

Descripción

LangSmith está diseñado para proporcionar una observabilidad integral para agentes de IA y LLM, ofreciendo una plataforma para comprender y optimizar su rendimiento en producción. Permite a los desarrolladores rastrear el comportamiento del agente, identificar problemas que afectan a la latencia, el coste y la calidad de la respuesta, y obtener información sobre los patrones de uso y los modos de fallo.

Las características clave incluyen el rastreo, la monitorización y la información. El rastreo permite a los usuarios ver exactamente lo que está haciendo su agente paso a paso, lo que facilita la identificación de problemas. La monitorización proporciona una visión en tiempo real del rendimiento del agente, lo que permite la detección temprana de problemas y la evaluación del impacto. La información analiza y agrupa automáticamente los rastreos para detectar patrones de uso y comportamientos comunes de los agentes. La plataforma es compatible con el rastreo nativo para frameworks de agentes populares y SDK de OpenTelemetry para varios lenguajes de programación.

SmithDB, una base de datos diseñada a tal efecto, está diseñada para la observabilidad de agentes, ofreciendo un rendimiento inferior al segundo en millones de rastreos. Es compatible con patrones de consulta de agentes, incluido el acceso aleatorio a ejecuciones individuales, la búsqueda de texto completo y las consultas de trayectoria. LangSmith ofrece opciones de auto-hosting, incluyendo bring-your-own-cloud (BYOC) y opciones auto-hospedadas, lo que permite a los equipos controlar dónde residen sus datos. La plataforma se integra con las pipelines de OpenTelemetry existentes y proporciona paneles personalizados para realizar un seguimiento de métricas como el uso de tokens, la latencia, las tasas de error y los desglose de costes.

Características principales de LangSmith: Observabilidad de Agentes de IA

• Rastreo de agentes para la depuración

• Paneles de monitorización en tiempo real

• Seguimiento de costes y latencia

• Monitorización de la tasa de errores

• Análisis de patrones de uso

• Integración agnóstica al framework

• Soporte de OpenTelemetry

• Opciones de auto-hosting

• SmithDB para consultas rápidas de rastreo

• Alertas de webhook y PagerDuty

• Paneles personalizables

¿Cómo usar LangSmith: Observabilidad de Agentes de IA?

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   Integrar: Elija su framework preferido o utilice los SDK (Python, Typescript, Go o Java).

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   Rastrear: Implemente el rastreo para capturar el comportamiento del agente.

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   Monitorizar: Configure paneles de monitorización en tiempo real para realizar un seguimiento de las métricas clave.

4. 4

   Analizar: Utilice la información para detectar patrones de uso y modos de fallo.

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   Depurar: Identifique y resuelva problemas utilizando los datos de rastreo.

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   Optimizar: Mejore el rendimiento del agente basándose en la información y los datos de monitorización.

Casos de uso de LangSmith: Observabilidad de Agentes de IA

• Depuración de Agentes
• Monitorización del Rendimiento
• Optimización de Costes
• Análisis de Uso
• Detección de Fallos
• Evaluación de LLM

Preguntas frecuentes de LangSmith: Observabilidad de Agentes de IA

• ¿Qué es LangSmith?

  LangSmith es una plataforma de observabilidad de agentes de IA y LLM que proporciona una visibilidad completa del comportamiento del agente, ayudando a los usuarios a depurar agentes, encontrar fallos y realizar un seguimiento de los costes y la latencia.

• ¿Qué métricas puedo rastrear en los paneles de monitorización de LangSmith?

  Los paneles personalizados rastrean el uso de tokens, la latencia (P50, P99), las tasas de error, los desglose de costes y las puntuaciones de retroalimentación. Configure alertas a través de webhooks o PagerDuty cuando las métricas crucen los umbrales.

• ¿Con qué frameworks y bibliotecas funciona LangSmith?

  LangSmith funciona con cualquier framework LLM, incluyendo OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, LlamaIndex, o implementaciones personalizadas.

• ¿LangSmith es compatible con OpenTelemetry?

  Sí, LangSmith se integra con las pipelines de OpenTelemetry existentes, lo que le permite enviar datos de rastreo a sus herramientas o ingerir datos OTel en LangSmith.

• ¿Puedo utilizar LangSmith Observability sin LangSmith Evaluation?

  Sí, Observability y Evaluation funcionan bien juntos, pero no se requieren mutuamente. Empiece con el rastreo y la monitorización, y luego añada evaluaciones cuando esté listo.

• ¿Puedo auto-hospedar LangSmith?

  Sí, LangSmith ofrece opciones gestionadas en la nube, bring-your-own-cloud (BYOC) y auto-hospedadas para equipos con requisitos de residencia de datos.

• ¿Dónde se almacenan mis datos?

  La nube de LangSmith almacena los datos en una infraestructura segura. Cuando se utiliza LangSmith alojado en smith.langchain.com, los datos se almacenan en GCP us-central-1. Los usuarios del plan Enterprise pueden ejecutar LangSmith en su clúster de Kubernetes en AWS, GCP o Azure.

• ¿Añadirá LangSmith latencia a mi aplicación?

  No, el SDK de LangSmith utiliza un controlador de devolución de llamada asíncrono que envía rastreos a un recopilador distribuido, lo que garantiza que el rendimiento de su aplicación nunca se vea afectado.

• ¿Se entrenará con los datos que envío a LangSmith?

  No, LangSmith no se entrenará con sus datos, y usted es el propietario de todos los derechos sobre sus datos.

• ¿Cuánto cuesta LangSmith?

  LangSmith tiene un nivel gratuito para el desarrollo y la producción a pequeña escala. Los planes de pago se escalan con el volumen de rastreo. Consulte nuestra página de precios para obtener más detalles, o póngase en contacto con nosotros para obtener precios para empresas.