Deskripsi
LangSmith dirancang untuk menyediakan observabilitas komprehensif untuk agen AI dan LLM, menawarkan platform untuk memahami dan mengoptimalkan kinerja mereka dalam produksi. Ini memungkinkan pengembang untuk melacak perilaku agen, mengidentifikasi masalah yang memengaruhi latensi, biaya, dan kualitas respons, serta mendapatkan wawasan tentang pola penggunaan dan mode kegagalan.
Baca Selengkapnya
Fitur utama termasuk pelacakan, pemantauan, dan wawasan. Pelacakan memungkinkan pengguna untuk melihat persis apa yang dilakukan agen mereka langkah demi langkah, memfasilitasi identifikasi masalah. Pemantauan menyediakan tampilan waktu nyata dari kinerja agen, memungkinkan deteksi masalah dini dan penilaian dampak. Wawasan secara otomatis menganalisis dan mengelompokkan jejak untuk mendeteksi pola penggunaan dan perilaku agen yang umum. Platform ini mendukung pelacakan asli untuk kerangka kerja agen populer dan SDK OpenTelemetry untuk berbagai bahasa pemrograman.
SmithDB, sebuah database yang dibuat khusus, dirancang untuk observabilitas agen, menawarkan kinerja sub-detik di seluruh jutaan jejak. Ini mendukung pola kueri agen, termasuk akses acak pada setiap eksekusi, pencarian teks lengkap, dan kueri lintasan. LangSmith menawarkan opsi self-hosting, termasuk opsi bring-your-own-cloud (BYOC) dan self-hosted, yang memungkinkan tim untuk mengontrol di mana data mereka berada. Platform ini terintegrasi dengan pipeline OpenTelemetry yang ada dan menyediakan dasbor khusus untuk melacak metrik seperti penggunaan token, latensi, tingkat kesalahan, dan rincian biaya.
- KategoriMLOps & Penerapan Model
- Model HargaFreemium
- PenerapanCloud, Di-hosting-sendiri, BYOC
- PlatformWeb
Fitur Inti LangSmith: Observabilitas Agen AI
Pelacakan agen untuk debugging
Dasbor pemantauan waktu nyata
Pelacakan biaya dan latensi
Pemantauan tingkat kesalahan
Analisis pola penggunaan
Integrasi yang tidak bergantung pada kerangka kerja
Dukungan OpenTelemetry
Opsi self-hosting
SmithDB untuk kueri jejak cepat
Peringatan Webhook dan PagerDuty
Dasbor yang dapat disesuaikan
Cara menggunakan LangSmith: Observabilitas Agen AI?
Integrasi: Pilih kerangka kerja pilihan Anda atau gunakan SDK (Python, Typescript, Go, atau Java).
Lacak: Terapkan pelacakan untuk menangkap perilaku agen.
Pantau: Siapkan dasbor pemantauan waktu nyata untuk melacak metrik utama.
Analisis: Gunakan wawasan untuk mendeteksi pola penggunaan dan mode kegagalan.
Debug: Identifikasi dan selesaikan masalah menggunakan data pelacakan.
Optimalkan: Tingkatkan kinerja agen berdasarkan wawasan dan data pemantauan.
Kasus Penggunaan LangSmith: Observabilitas Agen AI
- Debugging Agen
- Pemantauan Kinerja
- Optimasi Biaya
- Analisis Penggunaan
- Deteksi Kegagalan
- Evaluasi LLM
