Panduan Ultimate Langsmith untuk 2025

Langsmith: Panduan Komprehensif Anda untuk LLMS yang Sedia Pengeluaran

Membangunkan aplikasi AI canggih, seperti chatbots atau sistem cadangan yang canggih, memerlukan menavigasi pelbagai cabaran. Langsmith, yang dilancarkan pada tahun 2023, menangani halangan ini dengan menyediakan platform DevOps yang mantap yang direka khusus untuk model bahasa yang besar (LLMS). Panduan ini meneroka keupayaan Langsmith dan bagaimana ia menyelaraskan proses pembangunan, memastikan projek AI anda memenuhi dan melebihi jangkaan.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Memahami peranan Langsmith dalam memudahkan penciptaan aplikasi LLM yang siap pengeluaran.
• Terokai ciri -ciri Langsmith, termasuk ujian, debugging, dan pemantauan prestasi.
• Belajar untuk mengkonfigurasi Langsmith menggunakan Python SDK, menguruskan projek, dan mengoptimumkan aliran kerja.
• Memahami kepentingan pemerhatian dalam aplikasi LLM dan pelaksanaannya dalam Langsmith untuk analisis masa nyata dan debugging.
• Menguasai penilaian aplikasi LLM menggunakan alat Langsmith dan metrik tersuai.

(Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

• Pengenalan
• Apa itu Langsmith?
• Gambaran keseluruhan platform Langsmith
• Menggunakan sdk python Langsmith
• Meningkatkan kebolehlihatan aplikasi LLM
• Mekanisme ujian beta dan maklum balas
• Menilai aplikasi LLM
• Langsmith menggunakan kes:
  • Penalaan Llama2-7b-chat
  • Maklum balas model bahasa automatik
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apa itu Langsmith?

Langsmith adalah rangka kerja ujian terkemuka untuk menilai model bahasa dan aplikasi AI, dengan tumpuan yang kuat terhadap aplikasi LLM yang siap pengeluaran. Ia menawarkan alat untuk mengekstrak wawasan yang berharga daripada tindak balas model, membolehkan pemaju untuk memperbaiki model mereka untuk prestasi dunia yang optimum. Langsmith melengkapkan Langchain, memberi tumpuan kepada penggunaan pengeluaran di mana Langchain cemerlang dalam prototaip. Keupayaan mengesan Langchain tidak ternilai untuk menyahpepijat, memberikan perwakilan visual langkah-langkah aliran kerja dan menjelaskan pengambilan keputusan model.

Fungsi teras Langsmith:

• Bina dengan keyakinan: Membangunkan aplikasi dengan mudah menggunakan antara muka intuitif untuk aliran kerja yang kompleks.
• Ujian Profesional: Mengenal pasti dan mengurangkan kelemahan sebelum dilancarkan.
• Wawasan Deep: Menilai prestasi aplikasi menggunakan alat analisis terperinci.
• Pemantauan yang boleh dipercayai: Pastikan kestabilan aplikasi dengan pemantauan masa nyata.
• Debugging yang tepat: Cepat menyelesaikan masalah kompleks menggunakan alat debugging lanjutan.
• Pengoptimuman Prestasi: Menyempurnakan permohonan anda untuk kecekapan puncak.

Gambaran keseluruhan platform Langsmith

Akses Langsmith di https://www.php.cn/link/9f81250cf78de6e784e780b5c9958cc2 . Selepas pendaftaran, antara muka pengguna memaparkan dua bahagian utama: projek dan dataset & ujian. Kedua -duanya boleh diurus melalui Python SDK (terperinci dalam bahagian seterusnya).

Menggunakan sdk python Langsmith

Python SDK memudahkan pengurusan projek melalui kunci API (boleh didapati dari ikon utama platform). Sediakan direktori baru dengan persekitaran maya dan fail .env yang mengandungi:

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

Pasang pakej yang diperlukan:

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

Kemudian, mulakan dan buat projek:

 amaran import
Import OS
import uuid
dari dotenv import find_dotenv, load_dotenv
dari klien import Langsmith

# ... (pengendalian ralat dan pemuatan pembolehubah persekitaran yang ditinggalkan untuk keringkasan) ...

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

Menetapkan LANGCHAIN_TRACING_V2 untuk true membolehkan pengesanan debuging penting. Penciptaan projek yang berjaya mendaftarkannya di Langsmith UI.

(Bahagian seterusnya mengenai pemerhatian, penilaian, kes penggunaan, dan Soalan Lazim mengikuti corak deskripsi ringkas dan coretan kod yang sama, mengekalkan fokus pada ciri dan fungsi Langsmith sambil menghilangkan butiran kod yang luas untuk kesilapan. Contoh kod terperinci dokumen asal boleh didapati di pautan yang disediakan.)

Kesimpulan

Langsmith memberi kuasa kepada pemaju ke model bahasa peralihan dari prototaip ke aplikasi siap pengeluaran. Alat komprehensifnya untuk pemantauan, penilaian, debugging, ujian, pengesanan, dan pemerhatian dengan ketara meningkatkan prestasi model dan kebolehpercayaan. Antara muka mesra pengguna dan integrasi API menyelaraskan pembangunan, yang membawa kepada lelaran yang lebih cekap dan pengalaman pengguna yang lebih baik.

(Pautan ke contoh kod dan Soalan Lazim dikekalkan.)

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Ultimate Langsmith untuk 2025. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!