LangSmith : Observabilité des agents IA

Description

LangSmith est conçu pour fournir une observabilité complète des agents IA et des LLM, offrant une plateforme pour comprendre et optimiser leurs performances en production. Il permet aux développeurs de tracer le comportement des agents, d'identifier les problèmes affectant la latence, les coûts et la qualité des réponses, et d'obtenir des informations sur les schémas d'utilisation et les modes de défaillance.

Les principales fonctionnalités comprennent le traçage, la surveillance et les informations. Le traçage permet aux utilisateurs de voir exactement ce que leur agent fait, étape par étape, ce qui facilite l'identification des problèmes. La surveillance fournit une vue en temps réel des performances de l'agent, ce qui permet de détecter rapidement les problèmes et d'évaluer leur impact. Les informations analysent et regroupent automatiquement les traces pour détecter les schémas d'utilisation et les comportements courants des agents. La plateforme prend en charge le traçage natif pour les frameworks d'agents populaires et les SDK OpenTelemetry pour divers langages de programmation.

SmithDB, une base de données spécialement conçue, est conçue pour l'observabilité des agents, offrant des performances inférieures à la seconde sur des millions de traces. Elle prend en charge les schémas de requête d'agent, y compris l'accès aléatoire sur des exécutions individuelles, la recherche en texte intégral et les requêtes de trajectoire. LangSmith propose des options d'auto-hébergement, notamment le BYOC (bring-your-own-cloud) et des options auto-hébergées, permettant aux équipes de contrôler l'endroit où résident leurs données. La plateforme s'intègre aux pipelines OpenTelemetry existants et fournit des tableaux de bord personnalisés pour suivre des mesures telles que l'utilisation des jetons, la latence, les taux d'erreur et les ventilations des coûts.

Fonctionnalités principales de LangSmith : Observabilité des agents IA

• Traçage des agents pour le débogage

• Tableaux de bord de surveillance en temps réel

• Suivi des coûts et de la latence

• Surveillance du taux d'erreur

• Analyse des schémas d'utilisation

• Intégration indépendante du framework

• Prise en charge d'OpenTelemetry

• Options d'auto-hébergement

• SmithDB pour une interrogation rapide des traces

• Alertes Webhook et PagerDuty

• Tableaux de bord personnalisables

Comment utiliser LangSmith : Observabilité des agents IA ?

1. 1

   Intégrer : Choisissez votre framework préféré ou utilisez les SDK (Python, Typescript, Go ou Java).

2. 2

   Tracer : Mettez en œuvre le traçage pour capturer le comportement de l'agent.

3. 3

   Surveiller : Configurez des tableaux de bord de surveillance en temps réel pour suivre les indicateurs clés.

4. 4

   Analyser : Utilisez les informations pour détecter les schémas d'utilisation et les modes de défaillance.

5. 5

   Déboguer : Identifiez et résolvez les problèmes à l'aide des données de traçage.

6. 6

   Optimiser : Améliorez les performances de l'agent en fonction des informations et des données de surveillance.

Cas d'utilisation de LangSmith : Observabilité des agents IA

• Débogage d'agent
• Surveillance des performances
• Optimisation des coûts
• Analyse de l'utilisation
• Détection des défaillances
• Évaluation des LLM

FAQ de LangSmith : Observabilité des agents IA

• Qu'est-ce que LangSmith ?

  LangSmith est une plateforme d'observabilité des agents IA et des LLM qui offre une visibilité complète sur le comportement des agents, aidant les utilisateurs à déboguer les agents, à trouver les défaillances et à suivre les coûts et la latence.

• Quels indicateurs puis-je suivre dans les tableaux de bord de surveillance LangSmith ?

  Les tableaux de bord personnalisés suivent l'utilisation des jetons, la latence (P50, P99), les taux d'erreur, les ventilations des coûts et les scores de rétroaction. Configurez des alertes via des webhooks ou PagerDuty lorsque les indicateurs dépassent les seuils.

• Avec quels frameworks et bibliothèques LangSmith fonctionne-t-il ?

  LangSmith fonctionne avec n'importe quel framework LLM, y compris OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, LlamaIndex ou des implémentations personnalisées.

• LangSmith prend-il en charge OpenTelemetry ?

  Oui, LangSmith s'intègre aux pipelines OpenTelemetry existants, ce qui vous permet d'envoyer des données de trace à vos outils ou d'ingérer des données OTel dans LangSmith.

• Puis-je utiliser LangSmith Observability sans LangSmith Evaluation ?

  Oui, Observability et Evaluation fonctionnent bien ensemble, mais ne se nécessitent pas. Commencez par le traçage et la surveillance, puis ajoutez des évaluations lorsque vous êtes prêt.

• Puis-je auto-héberger LangSmith ?

  Oui, LangSmith propose des options cloud gérées, BYOC (bring-your-own-cloud) et auto-hébergées pour les équipes ayant des exigences en matière de résidence des données.

• Où mes données sont-elles stockées ?

  Le cloud LangSmith stocke les données dans une infrastructure sécurisée. Lorsque vous utilisez LangSmith hébergé sur smith.langchain.com, les données sont stockées dans GCP us-central-1. Les utilisateurs du plan Enterprise peuvent exécuter LangSmith sur leur cluster Kubernetes dans AWS, GCP ou Azure.

• LangSmith ajoutera-t-il de la latence à mon application ?

  Non, le SDK LangSmith utilise un gestionnaire de rappel asynchrone qui envoie des traces à un collecteur distribué, garantissant que les performances de votre application ne sont jamais affectées.

• Allez-vous vous entraîner sur les données que j'envoie à LangSmith ?

  Non, LangSmith ne s'entraînera pas sur vos données, et vous possédez tous les droits sur vos données.

• Combien coûte LangSmith ?

  LangSmith propose un niveau gratuit pour le développement et la production à petite échelle. Les plans payants évoluent avec le volume de traces. Consultez notre page de tarification pour plus de détails, ou contactez-nous pour connaître les tarifs d'entreprise.