LangSmith: Observabilidade de Agentes de IA

Descrição

LangSmith foi projetado para fornecer observabilidade abrangente para agentes de IA e LLMs, oferecendo uma plataforma para entender e otimizar seu desempenho em produção. Ele permite que os desenvolvedores rastreiem o comportamento do agente, identifiquem problemas que afetam a latência, o custo e a qualidade da resposta, e obtenham insights sobre padrões de uso e modos de falha.

Os principais recursos incluem rastreamento, monitoramento e insights. O rastreamento permite que os usuários vejam exatamente o que seu agente está fazendo passo a passo, facilitando a identificação de problemas. O monitoramento fornece uma visão em tempo real do desempenho do agente, permitindo a detecção precoce de problemas e a avaliação do impacto. Os insights analisam e agrupam automaticamente os rastreamentos para detectar padrões de uso e comportamentos comuns do agente. A plataforma suporta rastreamento nativo para frameworks de agentes populares e SDKs OpenTelemetry para várias linguagens de programação.

SmithDB, um banco de dados construído para esse fim, foi projetado para observabilidade de agentes, oferecendo desempenho em menos de um segundo em milhões de rastreamentos. Ele suporta padrões de consulta de agentes, incluindo acesso aleatório em execuções individuais, pesquisa de texto completo e consultas de trajetória. LangSmith oferece opções de auto-hospedagem, incluindo bring-your-own-cloud (BYOC) e opções auto-hospedadas, permitindo que as equipes controlem onde seus dados residem. A plataforma se integra aos pipelines OpenTelemetry existentes e fornece painéis personalizados para rastrear métricas como uso de tokens, latência, taxas de erro e detalhamentos de custos.

Recursos principais de LangSmith: Observabilidade de Agentes de IA

• Rastreamento de agentes para depuração

• Painéis de monitoramento em tempo real

• Rastreamento de custos e latência

• Monitoramento da taxa de erros

• Análise de padrões de uso

• Integração agnóstica de framework

• Suporte OpenTelemetry

• Opções de auto-hospedagem

• SmithDB para consulta rápida de rastreamento

• Alertas Webhook e PagerDuty

• Painéis personalizáveis

Como usar LangSmith: Observabilidade de Agentes de IA?

1. 1

   Integrar: Escolha seu framework preferido ou use os SDKs (Python, Typescript, Go ou Java).

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   Rastrear: Implemente o rastreamento para capturar o comportamento do agente.

3. 3

   Monitorar: Configure painéis de monitoramento em tempo real para rastrear as principais métricas.

4. 4

   Analisar: Use insights para detectar padrões de uso e modos de falha.

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   Depurar: Identifique e resolva problemas usando dados de rastreamento.

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   Otimizar: Melhore o desempenho do agente com base em insights e dados de monitoramento.

Casos de uso de LangSmith: Observabilidade de Agentes de IA

• Depuração de Agentes
• Monitoramento de Desempenho
• Otimização de Custos
• Análise de Uso
• Detecção de Falhas
• Avaliação de LLM

Perguntas frequentes de LangSmith: Observabilidade de Agentes de IA

• O que é LangSmith?

  LangSmith é uma plataforma de observabilidade de agentes de IA e LLM que fornece visibilidade completa do comportamento do agente, ajudando os usuários a depurar agentes, encontrar falhas e rastrear custos e latência.

• Quais métricas posso rastrear nos painéis de monitoramento do LangSmith?

  Os painéis personalizados rastreiam o uso de tokens, latência (P50, P99), taxas de erro, detalhamentos de custos e pontuações de feedback. Configure alertas via webhooks ou PagerDuty quando as métricas ultrapassarem os limites.

• Com quais frameworks e bibliotecas o LangSmith funciona?

  LangSmith funciona com qualquer framework LLM, incluindo OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, LlamaIndex ou implementações personalizadas.

• O LangSmith suporta OpenTelemetry?

  Sim, o LangSmith se integra aos pipelines OpenTelemetry existentes, permitindo que você envie dados de rastreamento para suas ferramentas ou ingira dados OTel no LangSmith.

• Posso usar a Observabilidade do LangSmith sem a Avaliação do LangSmith?

  Sim, Observabilidade e Avaliação funcionam bem juntas, mas não se exigem mutuamente. Comece com rastreamento e monitoramento e, em seguida, adicione avaliações quando estiver pronto.

• Posso auto-hospedar o LangSmith?

  Sim, o LangSmith oferece opções de nuvem gerenciada, bring-your-own-cloud (BYOC) e auto-hospedadas para equipes com requisitos de residência de dados.

• Onde meus dados são armazenados?

  A nuvem LangSmith armazena dados em infraestrutura segura. Ao usar o LangSmith hospedado em smith.langchain.com, os dados são armazenados no GCP us-central-1. Os usuários do plano Enterprise podem executar o LangSmith em seu cluster Kubernetes no AWS, GCP ou Azure.

• O LangSmith adicionará latência ao meu aplicativo?

  Não, o SDK LangSmith usa um manipulador de retorno de chamada assíncrono que envia rastreamentos para um coletor distribuído, garantindo que o desempenho do seu aplicativo nunca seja impactado.

• Vocês treinarão com os dados que eu enviar para o LangSmith?

  Não, o LangSmith não treinará com seus dados, e você possui todos os direitos sobre seus dados.

• Quanto custa o LangSmith?

  O LangSmith tem um nível gratuito para desenvolvimento e produção em pequena escala. Os planos pagos escalam com o volume de rastreamento. Consulte nossa página de preços para obter detalhes ou entre em contato conosco para obter preços empresariais.