關於法學碩士 Observability 和 LangSmith 您需要了解的一切

在人工智慧驅動的應用時代，大型語言模型（LLM）已成為解決複雜問題的需求，從生成自然語言到輔助決策過程。然而，這些模型日益複雜且不可預測，使得有效監控和理解其行為變得具有挑戰性。這就是可觀察性在 LLM 申請中變得至關重要的地方。

可觀察性是透過分析系統的輸出和指標來理解系統內部狀態的實踐。對於 LLM 應用程序，它確保模型按預期運行，提供對錯誤或偏差的洞察，顯示成本消耗，並幫助優化現實場景的效能。

隨著對法學碩士的依賴不斷增加，對強大的工具來觀察和調試其操作的需求也在增加。 LangSmith 是來自 LangChain 的強大產品，專為增強基於 LLM 的應用程式的可觀察性而設計。 LangSmith 為開發人員提供了監控、評估和分析其 LLM 流程的工具，確保其 AI 解決方案在整個生命週期中的可靠性和效能。

本文探討了可觀察性在 LLM 應用程式中的重要性，以及 LangSmith 如何幫助開發人員更好地控制其 AI 工作流程，為建立更值得信賴、更有效率的 LLM 驅動系統鋪平道路。

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