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Langtrace

Langtrace é uma plataforma de observabilidade e avaliação de código aberto projetada para ajudar desenvolvedores a transformar protótipos de IA em produtos de nível empresarial. Ela fornece insights sobre o desempenho, segurança e custo de agentes de IA, suportando frameworks populares e provedores de LLM para integração e iteração perfeitas.

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Captura de tela do Langtrace
Captura de tela do Langtrace

Langtrace oferece uma plataforma de observabilidade e avaliação de código aberto construída especificamente para agentes de IA. Seu objetivo principal é capacitar os desenvolvedores a mover protótipos de IA do desenvolvimento para a produção de nível empresarial, fornecendo insights críticos sobre desempenho, segurança e custo. A plataforma permite que os usuários meçam e iterem o desempenho de agentes de IA, garantindo melhor segurança e eficiência.

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A configuração do Langtrace foi projetada para ser simples. Os usuários começam criando um projeto e gerando uma chave de API, seguida pela instalação do SDK apropriado e instanciando o Langtrace com a chave fornecida. A plataforma suporta uma variedade de frameworks populares de IA, incluindo CrewAI, DSPy, LlamaIndex e Langchain, juntamente com uma ampla gama de provedores de LLM e VectorDBs prontos para uso.

As principais funcionalidades incluem o rastreamento de métricas vitais por meio de dashboards dedicados, que monitoram o uso de tokens, custo, latência e precisões avaliadas. O Langtrace rastreia automaticamente pilhas GenAI, apresentando metadados relevantes para ajudar a entender as solicitações de API. Os recursos de avaliação permitem que os usuários meçam o desempenho de base, curatem conjuntos de dados para avaliações automatizadas e facilitem o fine-tuning. O gerenciamento de prompts também é um componente central, oferecendo controle de versão de prompts para armazenar, implantar e reverter prompts com facilidade. Um recurso de playground permite a comparação do desempenho de prompts em diferentes modelos.

O Langtrace é construído com segurança de nível empresarial em mente, empregando protocolos de segurança privados e seguros, líderes do setor, e criptografia de nível empresarial. Ele é certificado SOC2 Tipo II, atendendo a rigorosos requisitos de conformidade para proteção robusta de dados. Como uma solução de código aberto, o Langtrace incentiva a personalização, auditoria e contribuição da comunidade, com seu código-fonte totalmente acessível no GitHub.

A plataforma é ideal para engenheiros de IA, engenheiros de ML e desenvolvedores que trabalham com agentes de IA e aplicações LLM que precisam monitorar, depurar e otimizar seus sistemas. A proposta de valor reside em sua capacidade de fornecer visibilidade profunda, facilitar a iteração rápida e garantir a segurança e a conformidade das implantações de IA, tudo dentro de um framework de código aberto.

  • CategoriaMLOps e implantação de modelos
  • Modelo de preçosCódigo Aberto
  • ImplantaçãoNuvem, No Navegador (Langtrace lite)
  • PlataformasWeb

  • Plataforma de observabilidade e avaliação de código aberto para agentes de IA

  • Suporta os frameworks CrewAI, DSPy, LlamaIndex e Langchain

  • Integra-se com uma ampla gama de provedores de LLM e VectorDBs

  • Rastreia o uso de tokens, custo, latência e precisões avaliadas

  • Rastreamento automático de pilhas GenAI e metadados relevantes

  • Recursos para medir o desempenho de base e avaliações automatizadas

  • Controle de versão de prompts para armazenar, implantar e reverter prompts

  • Playground para comparar o desempenho de prompts entre modelos

  • Segurança de nível empresarial com protocolos privados e seguros

  • Certificado SOC2 Tipo II para conformidade de proteção de dados

  • Configuração não intrusiva com integração de SDK em Python e TypeScript

  • Dashboard de observabilidade leve e compatível com OTEL no navegador (Langtrace lite)

  1. Configurar: Instale o SDK apropriado (Python/TypeScript) e instancie o Langtrace com sua chave de API.

  2. Rastrear: Integre o SDK do Langtrace com apenas duas linhas de código em sua aplicação de IA.

  3. Monitorar: Acesse dashboards para rastrear métricas vitais como uso de tokens, custo e latência de inferência.

  4. Avaliar: Meça o desempenho de base, cure conjuntos de dados e realize avaliações automatizadas.

  5. Otimizar: Use insights da observabilidade e avaliações para iterar e melhorar o desempenho do agente de IA.

  6. Controle de Versão: Armazene, implante e gerencie prompts de forma eficaz usando o recurso de versionamento de prompts.

  • Observabilidade de Agentes de IA
  • Depuração de Aplicações LLM
  • Otimização de Desempenho
  • Gerenciamento de Custos
  • Engenharia e Teste de Prompts
  • Monitoramento de Segurança
  • Avaliação de Agentes de IA
  • Implantação de IA Empresarial

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