LangSmith: Observabilitas Agen AI

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.

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.

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?

1. 1

   Integrasi: Pilih kerangka kerja pilihan Anda atau gunakan SDK (Python, Typescript, Go, atau Java).

2. 2

   Lacak: Terapkan pelacakan untuk menangkap perilaku agen.

3. 3

   Pantau: Siapkan dasbor pemantauan waktu nyata untuk melacak metrik utama.

4. 4

   Analisis: Gunakan wawasan untuk mendeteksi pola penggunaan dan mode kegagalan.

5. 5

   Debug: Identifikasi dan selesaikan masalah menggunakan data pelacakan.

6. 6

   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

FAQ dari LangSmith: Observabilitas Agen AI

• Apa itu LangSmith?

  LangSmith adalah platform observabilitas agen AI dan LLM yang menyediakan visibilitas lengkap ke dalam perilaku agen, membantu pengguna melakukan debug agen, menemukan kegagalan, dan melacak biaya dan latensi.

• Metrik apa yang dapat saya lacak di dasbor pemantauan LangSmith?

  Dasbor khusus melacak penggunaan token, latensi (P50, P99), tingkat kesalahan, rincian biaya, dan skor umpan balik. Konfigurasikan peringatan melalui webhook atau PagerDuty ketika metrik melampaui ambang batas.

• Kerangka kerja dan pustaka apa yang berfungsi dengan LangSmith?

  LangSmith bekerja dengan kerangka kerja LLM apa pun, termasuk OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, LlamaIndex, atau implementasi khusus.

• Apakah LangSmith mendukung OpenTelemetry?

  Ya, LangSmith terintegrasi dengan pipeline OpenTelemetry yang ada, memungkinkan Anda mengirim data jejak ke alat Anda atau memasukkan data OTel ke dalam LangSmith.

• Bisakah saya menggunakan Observabilitas LangSmith tanpa Evaluasi LangSmith?

  Ya, Observabilitas dan Evaluasi bekerja dengan baik bersama tetapi tidak saling membutuhkan. Mulailah dengan pelacakan dan pemantauan, lalu tambahkan evaluasi jika sudah siap.

• Bisakah saya melakukan self-hosting LangSmith?

  Ya, LangSmith menawarkan opsi cloud terkelola, bring-your-own-cloud (BYOC), dan self-hosted untuk tim dengan persyaratan residensi data.

• Di mana data saya disimpan?

  Cloud LangSmith menyimpan data dalam infrastruktur yang aman. Saat menggunakan LangSmith yang dihosting di smith.langchain.com, data disimpan di GCP us-central-1. Pengguna paket Enterprise dapat menjalankan LangSmith di kluster Kubernetes mereka di AWS, GCP, atau Azure.

• Apakah LangSmith akan menambahkan latensi ke aplikasi saya?

  Tidak, SDK LangSmith menggunakan penangan panggilan balik asinkron yang mengirim jejak ke pengumpul terdistribusi, memastikan kinerja aplikasi Anda tidak pernah terpengaruh.

• Apakah Anda akan melatih data yang saya kirimkan ke LangSmith?

  Tidak, LangSmith tidak akan melatih data Anda, dan Anda memiliki semua hak atas data Anda.

• Berapa biaya LangSmith?

  LangSmith memiliki tingkatan gratis untuk pengembangan dan produksi skala kecil. Paket berbayar berskala dengan volume jejak. Lihat halaman harga kami untuk detailnya, atau hubungi kami untuk harga perusahaan.