الوصف
توفر LangWatch منصة شاملة لاختبار وكلاء الذكاء الاصطناعي، وتقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ومراقبة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مصممة لمساعدة المطورين على تقديم ذكاء اصطناعي موثوق. تعالج المنصة التحديات الشائعة المتمثلة في سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل غير متوقع في بيئة الإنتاج، أو تدهور جودة تبديلات النماذج، أو إدخال تغييرات المطالبات لتراجعات.
إنها توفر بيئة تعاونية موجهة للمطورين لتعريف التقييمات، وتشغيل التجارب، ومحاكاة سلوك الوكيل متعدد الخطوات. يضمن ذلك إمكانية اختبار التغييرات على المطالبات أو النماذج أو الوكلاء والتحقق منها بدقة قبل نشرها. تمكّن LangWatch الفرق من تجاوز الفحوصات اليدوية وملاحظات الإنتاج من خلال توفير تقييمات ومحاكاة منظمة.
تشمل القدرات الرئيسية إدارة المطالبات والنماذج مع الإصدارات والمقارنة والتتبع الكامل. تسهل النشر الآمن للتجارب باستخدام عناصر تحكم تشبه علامات الميزات وتوفر مسارات تدقيق واضحة. يمكن إنشاء التقييمات في الوقت الفعلي وضبطها لقياس جودة المنتج المحددة، بينما تسمح مراقبة نماذج اللغة الكبيرة بالبحث الفوري وفحص تفاعلات نماذج اللغة الكبيرة عبر البيئات لتصحيح الأخطاء والتدقيق.
تدعم المنصة محاكاة الوكلاء للذكاء الاصطناعي الوكيل المعقد، وتشغيل آلاف المحادثات الاصطناعية عبر سيناريوهات ولغات وحالات حافة متنوعة. يمكن تشغيل الاختبارات المجمعة والتجارب مباشرة من المنصة أو الكود، مع تتبع تأثير كل تغيير. تقوم التقييمات التلقائية بتنفيذ مجموعات الاختبار تلقائيًا للاختبار قبل الإصدار ومراقبة الإنتاج.
تؤكد LangWatch أيضًا على التعاون، مع سير عمل لمراجعة البيانات وتصنيفها، مما يمكّن الفرق من فحص البيانات وتوصيفها وتحليلها معًا. تقوم إدارة مجموعات البيانات بتحويل تتبعات الإنتاج إلى حالات اختبار قابلة لإعادة الاستخدام ومعايير قياس. يتم دعم تحسين الأداء من خلال تقنيات التجريب والتحسين المنظمة، بما في ذلك تكامل DSPy.
تم تصميم المنصة للتكامل السلس، وتعمل مع أي نموذج لغة كبير أو إطار عمل وكيل، وهي متوافقة مع OpenTelemetry. يمكن تشغيلها محليًا أو استضافتها ذاتيًا، مما يضمن عدم وجود قفل للبيانات. تم بناء LangWatch للضوابط على مستوى المؤسسات، وتقدم خيارات نشر محلية أو VPC أو هجينة، مع شهادات ISO27001 و SOC2، والتحكم في GDPR، وضوابط الوصول المستندة إلى الأدوار.
الميزات الأساسية لـ LangWatch
اختبار وكلاء الذكاء الاصطناعي
تقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
مراقبة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
محاكاة سيناريوهات العالم الحقيقي
تحويل تتبعات الإنتاج إلى تقييمات
منع التراجعات
تصحيح الأخطاء
إدارة المطالبات
إدارة النماذج
محاكاة الوكلاء
الاختبارات المجمعة والتجارب
التقييمات التلقائية
مراجعة البيانات وتصنيفها
إدارة مجموعات البيانات
تحسين الأداء مع DSPy
كيفية استخدام LangWatch؟
النموذج الأولي: بناء وتكرار ميزات الذكاء الاصطناعي.
التقييم: تحديد وتشغيل تقييمات لضمان الجودة.
المحاكاة: تشغيل محاكاة الوكيل لسيناريوهات معقدة.
النشر: نشر التغييرات بأمان باستخدام عناصر تحكم تشبه علامات الميزات.
المراقبة: فحص تفاعلات نماذج اللغة الكبيرة وإشارات الإنتاج.
التحسين: تحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي بناءً على الملاحظات والبيانات.
حالات استخدام LangWatch
- اختبار وكلاء الذكاء الاصطناعي
- تقييم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
- مراقبة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
- هندسة المطالبات
- مقارنة النماذج
- منع التراجعات
- توصيف البيانات
- اختبار جودة RAG
- اختبار الوكلاء متعدد الوسائط
- اختبار المحادثات متعددة الأدوار
