설명
LangWatch는 개발자가 안정적인 AI를 출시할 수 있도록 지원하는 AI 에이전트 테스트, LLM 평가 및 LLM 관찰 가능성을 위한 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 AI 에이전트가 프로덕션에서 예측 불가능하게 작동하거나, 모델 교체로 인해 품질이 저하되거나, 프롬프트 변경으로 회귀가 발생하는 일반적인 문제를 해결합니다.
평가를 정의하고, 실험을 실행하며, 다단계 에이전트 동작을 시뮬레이션하기 위한 개발자 중심적이면서도 협업적인 환경을 제공합니다. 이를 통해 프롬프트, 모델 또는 에이전트의 변경 사항을 배포 전에 엄격하게 테스트하고 검증할 수 있습니다. LangWatch는 구조화된 평가 및 시뮬레이션을 제공하여 팀이 수동 확인 및 프로덕션 피드백을 넘어설 수 있도록 합니다.
주요 기능에는 버전 관리, 비교 및 전체 추적성을 갖춘 프롬프트 및 모델 관리가 포함됩니다. 기능 플래그 스타일 제어를 사용하여 실험의 안전한 롤아웃을 촉진하고 명확한 감사 추적을 제공합니다. 실시간 평가는 제품별 품질을 측정하도록 생성 및 조정될 수 있으며, LLM 관찰 가능성은 디버깅 및 감사를 위해 환경 전반의 LLM 상호 작용을 즉시 검색하고 검사할 수 있도록 합니다.
이 플랫폼은 복잡한 에이전트 AI를 위한 에이전트 시뮬레이션을 지원하며, 다양한 시나리오, 언어 및 엣지 케이스에 걸쳐 수천 개의 합성 대화를 실행합니다. 배치 테스트 및 실험은 플랫폼 또는 코드에서 직접 실행할 수 있으며, 모든 변경 사항의 영향을 추적합니다. 자동 평가는 사전 릴리스 테스트 및 프로덕션 모니터링을 위해 테스트 스위트를 자동으로 실행합니다.
LangWatch는 데이터 검토 및 레이블링을 위한 워크플로를 통해 협업을 강조하며, 팀이 데이터를 함께 검사, 주석 처리 및 분석할 수 있도록 합니다. 데이터셋 관리는 프로덕션 추적을 재사용 가능한 테스트 케이스 및 벤치마크로 변환합니다. 성능 최적화는 DSPy 통합을 포함한 구조화된 실험 및 최적화 기법을 통해 지원됩니다.
이 플랫폼은 원활한 통합을 위해 설계되었으며, 모든 LLM 또는 에이전트 프레임워크와 함께 작동하고 OpenTelemetry 네이티브입니다. 로컬 또는 자체 호스팅으로 실행할 수 있어 데이터 잠금 없이 사용할 수 있습니다. LangWatch는 온프레미스, VPC 또는 하이브리드 배포 옵션, ISO27001 및 SOC2 인증, GDPR 제어 및 역할 기반 액세스 제어를 제공하는 엔터프라이즈급 제어를 위해 구축되었습니다.
LangWatch의 핵심 기능
AI 에이전트 테스트
LLM 평가
LLM 관찰 가능성
실제 시나리오 시뮬레이션
프로덕션 추적을 평가로 전환
회귀 방지
문제 디버깅
프롬프트 관리
모델 관리
에이전트 시뮬레이션
배치 테스트 및 실험
자동 평가
데이터 검토 및 레이블링
데이터셋 관리
DSPy를 사용한 성능 최적화
LangWatch 사용 방법은?
프로토타입: AI 기능 구축 및 반복.
평가: 품질 보증을 위해 평가 정의 및 실행.
시뮬레이션: 복잡한 시나리오를 위한 에이전트 시뮬레이션 실행.
배포: 기능 플래그 제어를 사용하여 변경 사항을 안전하게 롤아웃.
모니터링: LLM 상호 작용 및 프로덕션 신호 검사.
최적화: 피드백 및 데이터를 기반으로 AI 에이전트 개선.
LangWatch의 사용 사례
- AI 에이전트 테스트
- LLM 평가
- LLM 관찰 가능성
- 프롬프트 엔지니어링
- 모델 비교
- 회귀 방지
- 데이터 주석
- RAG 품질 테스트
- 멀티모달 에이전트 테스트
- 다중 턴 대화 테스트
