Description
LangWatch fournit une plateforme complète pour le test d'agents IA, l'évaluation de LLM et l'observabilité de LLM, conçue pour aider les développeurs à déployer une IA fiable. La plateforme répond aux défis courants des agents IA se comportant de manière imprévisible en production, des remplacements de modèles dégradant la qualité, ou des changements de prompts introduisant des régressions.
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Elle offre un environnement axé sur le développeur, mais collaboratif, pour définir des évaluations, exécuter des expériences et simuler le comportement d'agents multi-étapes. Cela garantit que les modifications apportées aux prompts, aux modèles ou aux agents peuvent être rigoureusement testées et validées avant leur déploiement. LangWatch permet aux équipes de dépasser les vérifications manuelles et les retours de production en fournissant des évaluations et des simulations structurées.
Les capacités clés incluent la gestion des prompts et des modèles avec versioning, comparaison et traçabilité complète. Elle facilite le déploiement sécurisé des expériences à l'aide de contrôles de type feature-flag et fournit des pistes d'audit claires. Les évaluations en temps réel peuvent être créées et ajustées pour mesurer la qualité spécifique au produit, tandis que l'observabilité des LLM permet une recherche et une inspection instantanées des interactions LLM à travers les environnements pour le débogage et l'audit.
La plateforme prend en charge les simulations d'agents pour l'IA agentique complexe, exécutant des milliers de conversations synthétiques à travers divers scénarios, langues et cas limites. Les tests par lots et les expériences peuvent être exécutés directement depuis la plateforme ou le code, en suivant l'impact de chaque changement. Les auto-évaluations exécutent automatiquement des suites de tests pour les tests pré-déploiement et la surveillance de la production.
LangWatch met également l'accent sur la collaboration, avec des flux de travail pour la revue et l'étiquetage des données, permettant aux équipes d'inspecter, d'annoter et d'analyser les données ensemble. La gestion des ensembles de données convertit les traces de production en cas de test réutilisables et en benchmarks. L'optimisation des performances est prise en charge par l'expérimentation structurée et les techniques d'optimisation, y compris l'intégration DSPy.
La plateforme est conçue pour une intégration transparente, fonctionnant avec n'importe quel LLM ou framework d'agent, et est nativement compatible OpenTelemetry. Elle peut être exécutée localement ou auto-hébergée, garantissant l'absence de verrouillage des données. LangWatch est conçue pour des contrôles de niveau entreprise, offrant des options de déploiement sur site, VPC ou hybride, avec certification ISO27001 et SOC2, contrôle GDPR et contrôles d'accès basés sur les rôles.
- CatégorieMLOps et déploiement de modèles
- Modèle tarifaireOpen Source
- DéploiementAuto-hébergé, Cloud
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de LangWatch
Test d'agents IA
Évaluation de LLM
Observabilité de LLM
Simuler des scénarios réels
Transformer les traces de production en évaluations
Prévenir les régressions
Déboguer les problèmes
Gestion des prompts
Gestion des modèles
Simulations d'agents
Tests par lots et expériences
Auto-évaluations
Revue et étiquetage des données
Gestion des ensembles de données
Optimisation des performances avec DSPy
Comment utiliser LangWatch ?
Prototyper : Construire et itérer sur les fonctionnalités IA.
Évaluer : Définir et exécuter des évaluations pour l'assurance qualité.
Simuler : Exécuter des simulations d'agents pour des scénarios complexes.
Déployer : Déployer en toute sécurité les changements avec des contrôles de feature-flag.
Surveiller : Inspecter les interactions LLM et les signaux de production.
Optimiser : Améliorer les agents IA en fonction des retours et des données.
Cas d'utilisation de LangWatch
- Test d'agents IA
- Évaluation de LLM
- Observabilité de LLM
- Ingénierie de prompts
- Comparaison de modèles
- Prévention des régressions
- Annotation de données
- Test de qualité RAG
- Test d'agents multimodaux
- Test de conversation multi-tours
