LangSmith: Наблюдаемость за AI-агентами

Описание

LangSmith разработана для обеспечения всесторонней наблюдаемости за AI-агентами и LLM, предлагая платформу для понимания и оптимизации их производительности в рабочей среде. Она позволяет разработчикам отслеживать поведение агентов, точно определять проблемы, влияющие на задержку, стоимость и качество ответа, а также получать представление о моделях использования и режимах сбоев.

Ключевые функции включают трассировку, мониторинг и аналитику. Трассировка позволяет пользователям видеть, что именно делает их агент шаг за шагом, облегчая выявление проблем. Мониторинг обеспечивает представление о производительности агента в реальном времени, позволяя рано обнаруживать проблемы и оценивать их влияние. Аналитика автоматически анализирует и кластеризует трассировки для обнаружения моделей использования и общего поведения агентов. Платформа поддерживает нативную трассировку для популярных платформ агентов и SDK OpenTelemetry для различных языков программирования.

SmithDB, специализированная база данных, разработана для наблюдаемости агентов, обеспечивая производительность менее секунды для миллионов трассировок. Она поддерживает шаблоны запросов агентов, включая случайный доступ к отдельным запускам, полнотекстовый поиск и запросы траекторий. LangSmith предлагает варианты самостоятельного размещения, включая BYOC (принеси свой собственный облачный сервис) и самостоятельное размещение, позволяя командам контролировать местонахождение своих данных. Платформа интегрируется с существующими конвейерами OpenTelemetry и предоставляет настраиваемые панели мониторинга для отслеживания таких показателей, как использование токенов, задержка, частота ошибок и разбивка затрат.

LangSmith ценна для разработчиков, AI-инженеров и команд, создающих и развертывающих AI-агентов. Она помогает им отлаживать агентов, повышать производительность и снижать затраты. Платформа не зависит от фреймворка, поддерживая приложения, созданные с использованием различных SDK, включая OpenAI, Anthropic и Vercel AI SDK. С бесплатным уровнем для разработки и мелкомасштабного производства LangSmith предлагает масштабируемые платные планы и варианты корпоративного ценообразования.

Основные функции LangSmith: Наблюдаемость за AI-агентами

• Трассировка агентов для отладки

• Панели мониторинга в реальном времени

• Отслеживание затрат и задержек

• Мониторинг частоты ошибок

• Анализ моделей использования

• Интеграция, не зависящая от фреймворка

• Поддержка OpenTelemetry

• Варианты самостоятельного размещения

• SmithDB для быстрого запроса трассировок

• Оповещения Webhook и PagerDuty

• Настраиваемые панели мониторинга

Как использовать LangSmith: Наблюдаемость за AI-агентами?

1. 1

   Интеграция: Выберите предпочитаемый вами фреймворк или используйте SDK (Python, Typescript, Go или Java).

2. 2

   Трассировка: Реализуйте трассировку для захвата поведения агента.

3. 3

   Мониторинг: Настройте панели мониторинга в реальном времени для отслеживания ключевых показателей.

4. 4

   Анализ: Используйте аналитику для обнаружения моделей использования и режимов сбоев.

5. 5

   Отладка: Выявляйте и устраняйте проблемы, используя данные трассировки.

6. 6

   Оптимизация: Улучшайте производительность агента на основе аналитики и данных мониторинга.

Варианты использования LangSmith: Наблюдаемость за AI-агентами

• Отладка агентов
• Мониторинг производительности
• Оптимизация затрат
• Анализ использования
• Обнаружение сбоев
• Оценка LLM

Часто задаваемые вопросы LangSmith: Наблюдаемость за AI-агентами

• Что такое LangSmith?

  LangSmith — это платформа наблюдаемости за AI-агентами и LLM, которая обеспечивает полную видимость поведения агентов, помогая пользователям отлаживать агентов, находить сбои и отслеживать затраты и задержки.

• Какие показатели я могу отслеживать на панелях мониторинга LangSmith?

  Настраиваемые панели мониторинга отслеживают использование токенов, задержку (P50, P99), частоту ошибок, разбивки затрат и оценки обратной связи. Настройте оповещения через webhooks или PagerDuty, когда показатели пересекают пороговые значения.

• С какими фреймворками и библиотеками работает LangSmith?

  LangSmith работает с любым фреймворком LLM, включая OpenAI SDK, Anthropic SDK, Vercel AI SDK, LlamaIndex или пользовательские реализации.

• Поддерживает ли LangSmith OpenTelemetry?

  Да, LangSmith интегрируется с существующими конвейерами OpenTelemetry, позволяя отправлять данные трассировки в ваши инструменты или получать данные OTel в LangSmith.

• Могу ли я использовать LangSmith Observability без LangSmith Evaluation?

  Да, Observability и Evaluation хорошо работают вместе, но не требуют друг друга. Начните с трассировки и мониторинга, затем добавьте оценки, когда будете готовы.

• Могу ли я самостоятельно разместить LangSmith?

  Да, LangSmith предлагает управляемое облако, BYOC (принеси свой собственный облачный сервис) и варианты самостоятельного размещения для команд с требованиями к хранению данных.

• Где хранятся мои данные?

  Облако LangSmith хранит данные в безопасной инфраструктуре. При использовании LangSmith, размещенного на smith.langchain.com, данные хранятся в GCP us-central-1. Пользователи корпоративного плана могут запускать LangSmith в своем кластере Kubernetes в AWS, GCP или Azure.

• Добавит ли LangSmith задержку в мое приложение?

  Нет, SDK LangSmith использует асинхронный обработчик обратного вызова, который отправляет трассировки в распределенный сборщик, гарантируя, что производительность вашего приложения никогда не будет затронута.

• Будете ли вы обучаться на данных, которые я отправляю в LangSmith?

  Нет, LangSmith не будет обучаться на ваших данных, и вы владеете всеми правами на свои данные.

• Сколько стоит LangSmith?

  LangSmith имеет бесплатный уровень для разработки и мелкомасштабного производства. Платные планы масштабируются в зависимости от объема трассировки. Подробности см. на нашей странице цен, или свяжитесь с нами для получения корпоративных цен.