Alles, was Sie über LLMs Observability und LangSmith wissen müssen

Im Zeitalter KI-gesteuerter Anwendungen sind Large Language Models (LLMs) zur Lösung komplexer Probleme geworden, von der Generierung natürlicher Sprache bis hin zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen. Die zunehmende Komplexität und Unvorhersehbarkeit dieser Modelle macht es jedoch schwierig, ihr Verhalten effektiv zu überwachen und zu verstehen. Hier kommt der Beobachtbarkeit bei LLM-Anwendungen eine entscheidende Bedeutung zu.

Beobachtbarkeit ist die Praxis, den internen Zustand eines Systems durch die Analyse seiner Ausgaben und Metriken zu verstehen. Bei LLM-Anwendungen stellt es sicher, dass die Modelle wie vorgesehen funktionieren, liefert Einblicke in Fehler oder Verzerrungen, zeigt den Kostenverbrauch an und hilft, die Leistung für reale Szenarien zu optimieren.

Da die Abhängigkeit von LLMs zunimmt, steigt auch der Bedarf an robusten Tools zur Beobachtung und Fehlerbehebung ihrer Abläufe. Hier kommt LangSmith ins Spiel, ein leistungsstarkes Produkt von LangChain, das speziell zur Verbesserung der Beobachtbarkeit von LLM-basierten Anwendungen entwickelt wurde. LangSmith stellt Entwicklern die Tools zur Überwachung, Bewertung und Analyse ihrer LLM-Pipelines zur Verfügung und gewährleistet so Zuverlässigkeit und Leistung während des gesamten Lebenszyklus ihrer KI-Lösungen.

In diesem Artikel wird die Bedeutung der Beobachtbarkeit in LLM-Anwendungen untersucht und wie LangSmith Entwicklern eine bessere Kontrolle über ihre KI-Workflows ermöglicht und so den Weg für den Aufbau vertrauenswürdigerer und effizienterer LLM-basierter Systeme ebnet.

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