Guide Ultimate Langsmith pour 2025

Langsmith: Votre guide complet des LLM prêts pour la production

Le développement d'applications d'IA de pointe, telles que des chatbots sophistiqués ou des systèmes de recommandation, nécessite de faire face à de nombreux défis. Langsmith, lancé en 2023, traite de ces obstacles en fournissant une plate-forme DevOps robuste spécialement conçue pour les modèles de grande langue (LLM). Ce guide explore les capacités de Langsmith et comment elle rationalise le processus de développement, garantissant que vos projets d'IA répondent et dépassent les attentes.

Objectifs d'apprentissage clés:

• Comprendre le rôle de Langsmith dans la simplification de la création d'applications LLM prêtes à la production.
• Explorez les fonctionnalités de Langsmith, y compris les tests, le débogage et la surveillance des performances.
• Apprenez à configurer Langsmith à l'aide de son SDK Python, à gérer les projets et à optimiser les workflows.
• Saisissez l'importance de l'observabilité dans les applications LLM et sa mise en œuvre dans Langsmith pour l'analyse et le débogage en temps réel.
• Maître l'évaluation des applications LLM à l'aide des outils de Langsmith et des mesures personnalisées.

(Cet article fait partie du blogathon de la science des données.)

Table des matières:

• Introduction
• Qu'est-ce que Langsmith?
• Présentation de la plate-forme Langsmith
• Utilisation du SDK Langsmith Python
• Amélioration de l'observabilité de l'application LLM
• Mécanismes de test et de rétroaction bêta
• Évaluation des applications LLM
• Cas d'utilisation de Langsmith:
  • Taune affineuse llama2-7b
  • Rétroaction du modèle de langue automatisé
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Langsmith?

Langsmith est un cadre de test de premier plan pour évaluer les modèles linguistiques et les applications AI, avec un fort accent sur les applications LLM prêtes pour la production. Il propose des outils pour extraire des informations précieuses des réponses du modèle, permettant aux développeurs d'affiner leurs modèles pour des performances optimales du monde réel. Langsmith complète Langchain, en se concentrant sur le déploiement de la production où Langchain excelle dans le prototypage. Les capacités de traçage de Langchain sont inestimables pour le débogage, fournissant une représentation visuelle des étapes du flux de travail et clarifiant la prise de décision du modèle.

Fonctionnalité principale de Langsmith:

• Construire en toute confiance: développez facilement les applications à l'aide d'une interface intuitive pour les workflows complexes.
• Test professionnel: identifier et atténuer les vulnérabilités avant le lancement.
• Insistance profonde: évaluer les performances de l'application à l'aide d'outils analytiques détaillés.
• Surveillance fiable: assurer la stabilité de l'application avec une surveillance en temps réel.
• Débogage précis: résolvez rapidement les problèmes complexes en utilisant des outils de débogage avancés.
• Optimisation des performances: affinez votre application pour une efficacité maximale.

Présentation de la plate-forme Langsmith

Access Langsmith sur https://www.php.cn/link/9f81250cf78de6e784e780b5c9958cc2 . Après l'enregistrement, l'interface utilisateur affiche deux sections principales: les projets et les ensembles de données et les tests. Les deux sont gérables via le SDK Python (détaillé dans la section suivante).

Utilisation du SDK Langsmith Python

Le SDK Python simplifie la gestion de projet via une clé API (obtenue à partir de l'icône clé de la plate-forme). Configurez un nouveau répertoire avec un environnement virtuel et un fichier .env contenant:

 <code>LANGCHAIN_API_KEY="YOUR_LANGSMITH_API_KEY" OPENAI_API_KEY="YOUR_OPENAI_API_KEY"</code>

Installez les packages nécessaires:

 <code>pip install -U langsmith python-dotenv</code>

Ensuite, initialisez et créez un projet:

 avertissements d'importation
Importer un système d'exploitation
importer uuid
de Dotenv Import Find_Dotenv, Load_Dotenv
De Langsmith Importer Client

# ... (Gestion des erreurs et chargement du chargement variable de l'environnement omis pour la concision) ...

client = client ()
uid = uuid.uuid4 ()
Project_name = f "démoproject- {uid}"
session = client.create_project (project_name = project_name, Description = "Demo Project")

La définition LANGCHAIN_TRACING_V2 sur true permet un traçage de débogage crucial. La création de projet réussie l'informe dans l'interface utilisateur de Langsmith.

(Les sections ultérieures sur l'observabilité, l'évaluation, les cas d'utilisation et les FAQ suivent un modèle similaire de descriptions concises et d'extraits de code, en maintenant l'accent mis sur les fonctionnalités et les fonctionnalités de Langsmith tout en omettant des détails de code approfondis pour la concitation. Les exemples de code détaillés du document d'origine sont disponibles sur les liens fournis.)

Conclusion

Langsmith autorise les développeurs à transmettre des modèles de langage du prototype aux applications prêtes pour la production. Ses outils complets pour le suivi, l'évaluation, le débogage, les tests, le traçage et l'observabilité améliorent considérablement les performances et la fiabilité du modèle. L'interface conviviale et les intégrations API rationalisent le développement, conduisant à des itérations plus efficaces et à une amélioration des expériences utilisateur.

(Les liens vers des exemples de code et les FAQ sont conservés.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!