Tout ce que vous devez savoir sur l'observabilité des LLM et LangSmith

À l'ère des applications basées sur l'IA, les grands modèles linguistiques (LLM) sont devenus nécessaires pour résoudre des problèmes complexes, depuis la génération d'un langage naturel jusqu'à l'aide aux processus de prise de décision. Cependant, la complexité et l’imprévisibilité croissantes de ces modèles rendent difficile la surveillance et la compréhension efficaces de leur comportement. C'est là que l'observabilité devient cruciale dans les applications LLM.

L'observabilité est la pratique consistant à comprendre l'état interne d'un système en analysant ses résultats et ses métriques. Pour les applications LLM, il garantit que les modèles fonctionnent comme prévu, fournit des informations sur les erreurs ou les biais, montre la consommation des coûts et aide à optimiser les performances pour des scénarios du monde réel.

À mesure que le recours aux LLM augmente, le besoin d'outils robustes pour observer et déboguer leurs opérations augmente également. Entrez LangSmith, un produit puissant de LangChain conçu spécifiquement pour améliorer l'observabilité des applications basées sur LLM. LangSmith fournit aux développeurs les outils nécessaires pour surveiller, évaluer et analyser leurs pipelines LLM, garantissant ainsi la fiabilité et les performances tout au long du cycle de vie de leurs solutions d'IA.

Cet article explore l'importance de l'observabilité dans les applications LLM et comment LangSmith permet aux développeurs de mieux contrôler leurs flux de travail d'IA, ouvrant la voie à la création de systèmes LLM plus fiables et plus efficaces.

Article complet ici

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!