2025年的终极Langsmith指南

Langsmith：您的《生产准备LLMS》综合指南

开发尖端的AI应用程序，例如复杂的聊天机器人或推荐系统，需要面临许多挑战。 Langsmith于2023年推出，通过提供专门为大型语言模型（LLMS）设计的强大DevOps平台来解决这些障碍。本指南探讨了Langsmith的能力以及它如何简化开发过程，确保您的AI项目达到并超出了期望。

关键学习目标：

• 了解Langmith在简化生产就绪LLM应用程序创建的作用中的作用。
• 探索Langsmith的功能，包括测试，调试和性能监控。
• 学习使用其Python SDK配置Langsmith，管理项目并优化工作流程。
• 掌握可观察性在LLM应用中的重要性及其在Langmith中的实施，以实时分析和调试。
• 使用Langsmith的工具和自定义指标来掌握对LLM应用程序的评估。

（本文是数据科学博客马拉松的一部分。）

目录：

• 介绍
• Langsmith是什么？
• Langsmith平台概述
• 利用Langmith Python SDK
• 增强LLM应用可观察性
• Beta测试和反馈机制
• 评估LLM应用程序
• Langsmith用例：
  • 微调Llama2-7b-chat
  • 自动语言模型反馈
• 结论
• 常见问题

Langsmith是什么？

Langsmith是用于评估语言模型和AI应用程序的领先测试框架，重点是生产就绪的LLM应用程序。它提供了工具来从模型响应中提取有价值的见解，从而使开发人员能够完善其模型以获得最佳的现实性能。 Langsmith对Langchain进行了补充，重点是兰班奇（Langchain）在原型制作中表现出色的生产部署。 Langchain的追踪功能对于调试，提供工作流程的视觉表示并阐明模型决策是无价的。

Langsmith的核心功能：

• 充满信心地构建：使用直观界面轻松开发应用程序，以进行复杂的工作流程。
• 专业测试：启动前确定并减轻漏洞。
• 深入见解：使用详细的分析工具评估应用程序绩效。
• 可靠的监视：通过实时监视确保应用程序稳定性。
• 精确调试：使用高级调试工具快速解决复杂问题。
• 性能优化：微调您的峰值效率应用程序。

Langsmith平台概述

在https://www.php.cn/link/9f81250CF78DE6E784E780B5C9958CC2上访问langsmith。注册后，用户界面将显示两个主要部分：项目和数据集和测试。两者都可以通过Python SDK管理（在下一节中详细介绍）。

利用Langmith Python SDK

Python SDK通过API密钥简化了项目管理（可从平台的密钥图标获得）。设置一个具有虚拟环境的新目录，并包含.env文件：

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

安装必要的软件包：

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

然后，初始化并创建一个项目：

进口警告
导入操作系统
导入uuid
来自dotenv import find_dotenv，load_dotenv
来自langsmith Import Client

＃...（错误处理和环境变量为简洁省略）...

客户端=客户端（）
uid = uuid.uuid4（）
project_name = f“ demoproject- {uid}”
session = client.create_project（project_name = project_name，description =“ demo project”）

将LANGCHAIN_TRACING_V2设置为true启用关键调试跟踪。成功的项目创建将其记录在Langsmith UI中。

（随后的有关可观察性，评估，用例和FAQ的部分遵循类似的简洁描述模式和代码片段，保持着关注Langsmith的功能和功能的关注，同时省略了Brevity的广泛代码详细信息。

结论

Langsmith使开发人员能够从原型到生产就绪的应用程序过渡语言模型。它的全面监视，评估，调试，测试，追踪和可观察性的工具可显着提高模型性能和可靠性。用户友好的界面和API集成简化了开发，从而导致更有效的迭代和改进的用户体验。

（保留了代码示例和常见问题解答的链接。）

以上是2025年的终极Langsmith指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！