Langtrace

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Langtrace是一个开源的可观测性工具,用于收集和分析追踪和指标,帮助提升大型语言模型(LLM)应用的性能。它支持OpenTelemetry标准追踪,可自我托管,避免供应商锁定。Langtrace提供端到端的可观测性,帮助用户全面了解整个机器学习流程,包括RAG或微调模型。此外,Langtrace还支持建立反馈循环,通过追踪的LLM交互创建黄金数据集,不断测试和增强AI应用。

需求人群:

"Langtrace的目标受众是开发和维护LLM应用的开发者和数据科学家。它通过提供高级安全保护、简单非侵入性设置、支持流行的LLMs和框架,以及内置的评估工具,帮助他们构建和部署更可靠的AI解决方案。"

使用场景示例:

使用Langtrace追踪和优化AI聊天机器人的性能。

通过Langtrace创建数据集,持续测试和改进自然语言处理模型。

利用Langtrace的反馈循环功能,提升机器翻译应用的准确性。

产品特色:

追踪请求,检测瓶颈,优化性能。

注释和手动评估LLM请求,创建黄金数据集。

运行基于LLM的自动化评估,跟踪性能随时间的变化。

在不同模型中比较提示的性能。

在项目、模型和用户级别跟踪成本和延迟。

使用教程:

访问Langtrace官网并注册账户。

根据文档说明,使用两行代码集成Langtrace SDK到你的项目中。

利用Langtrace追踪应用请求,识别并解决性能瓶颈。

对LLM请求进行注释和手动评估,构建黄金数据集。

运行自动化评估,监控模型性能随时间的变化。

使用Playground功能,比较不同模型的提示效果。

监控项目、模型和用户层面的成本和延迟。

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