2025年の究極のラングスミスガイド

Langsmith：生産対応のLLMSへの包括的なガイド

洗練されたチャットボットや推奨システムなど、最先端のAIアプリケーションを開発するには、多くの課題をナビゲートする必要があります。 2023年に発売されたLangsmithは、大規模な言語モデル（LLMS）向けに特別に設計された堅牢なDevOpsプラットフォームを提供することにより、これらのハードルに対処します。このガイドでは、Langsmithの能力と開発プロセスの合理化方法を調査し、AIプロジェクトが期待を満たし、それを超えることを保証します。

主要な学習目標：

• 生産対応のLLMアプリケーションの作成を簡素化する際のLangsmithの役割を理解します。
• テスト、デバッグ、パフォーマンスの監視など、Langsmithの機能を調べてください。
• Python SDKを使用してLangsmithを構成することを学び、プロジェクトを管理し、ワークフローを最適化します。
• リアルタイム分析とデバッグのために、LLMアプリケーションでの観測可能性の重要性とLangsmith内でのその実装を把握します。
• Langsmithのツールとカスタムメトリックを使用して、LLMアプリケーションの評価をマスターします。

（この記事はデータサイエンスブログソンの一部です。）

目次：

• 導入
• ラングスミスとは何ですか？
• Langsmithプラットフォームの概要
• Langsmith Python SDKを利用します
• LLMアプリケーションの観測可能性を強化します
• ベータテストとフィードバックメカニズム
• LLMアプリケーションの評価
• ラングスミスのユースケース：
  • 微調整llama2-7b-chat
  • 自動化された言語モデルフィードバック
• 結論
• よくある質問

ラングスミスとは何ですか？

Langsmithは、言語モデルとAIアプリケーションを評価するための主要なテストフレームワークであり、生産対応のLLMアプリケーションに重点を置いています。モデル応答から貴重な洞察を抽出するためのツールを提供し、開発者が最適な実世界のパフォーマンスのためにモデルを改良できるようにします。 LangsmithはLangchainを補完し、Langchainがプロトタイピングに優れている生産展開に焦点を当てています。 Langchainのトレース機能は、デバッグに非常に貴重であり、ワークフローステップの視覚的な表現を提供し、モデルの意思決定を明確にします。

Langsmithのコア機能：

• 自信を持って構築する：複雑なワークフローに直感的なインターフェイスを使用して、アプリケーションを簡単に開発します。
• 専門的なテスト：起動前に脆弱性を特定し、軽減します。
• 深い洞察：詳細な分析ツールを使用してアプリケーションのパフォーマンスを評価します。
• 信頼できる監視：リアルタイム監視により、アプリケーションの安定性を確保します。
• 正確なデバッグ：高度なデバッグツールを使用して複雑な問題をすばやく解決します。
• パフォーマンスの最適化：ピーク効率のためにアプリケーションを微調整します。

Langsmithプラットフォームの概要

https://www.php.cn/link/9f81250cf78de6e784e780b5c9958cc2にlangsmithにアクセスしてください。登録後、ユーザーインターフェイスには、プロジェクトとデータセットとテストの2つの主要なセクションが表示されます。どちらもPython SDKを介して管理可能です（次のセクションで詳しく説明）。

Langsmith Python SDKを利用します

Python SDKは、APIキー（プラットフォームのキーアイコンから取得可能）を介してプロジェクト管理を簡素化します。仮想環境と.envファイルを含む新しいディレクトリを設定します。

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

必要なパッケージをインストールします：

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

次に、プロジェクトを初期化して作成します。

警告をインポートします
OSをインポートします
uuidをインポートします
dotenvからImport find_dotenv、load_dotenv
Langsmith Import Clientから

＃...（簡単なためにエラー処理と環境変数の読み込みが省略）...

client = client（）
uid = uuid.uuid4（）
project_name = f "demoproject- {uid}"
session = client.create_project（project_name = project_name、description = "demo project"）

LANGCHAIN_TRACING_V2 trueに設定することで、重要なデバッグトレースを有効にします。プロジェクト作成の成功は、Langsmith UIでそれを登録します。

（観察可能性、評価、ユースケース、およびFAQに関する後続のセクションは、簡潔な説明とコードスニペットの同様のパターンに従い、Langsmithの機能と機能に焦点を当てながら、Brevityの広範なコードの詳細を省略します。

結論

Langsmithは、開発者に、プロトタイプから生産対応のアプリケーションに言語モデルを移行できるようにします。監視、評価、デバッグ、テスト、トレース、および観測性のための包括的なツールは、モデルのパフォーマンスと信頼性を大幅に向上させます。ユーザーフレンドリーなインターフェイスとAPI統合により、開発が合理化され、より効率的な反復とユーザーエクスペリエンスが向上します。

（コードの例とFAQへのリンクが保持されます。）

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