2025年的終極Langsmith指南

Langsmith：您的《生產準備LLMS》綜合指南

開發尖端的AI應用程序，例如復雜的聊天機器人或推薦系統，需要面臨許多挑戰。 Langsmith於2023年推出，通過提供專門為大型語言模型（LLMS）設計的強大DevOps平台來解決這些障礙。本指南探討了Langsmith的能力以及它如何簡化開發過程，確保您的AI項目達到並超出了期望。

關鍵學習目標：

• 了解Langmith在簡化生產就緒LLM應用程序創建的作用中的作用。
• 探索Langsmith的功能，包括測試，調試和性能監控。
• 學習使用其Python SDK配置Langsmith，管理項目並優化工作流程。
• 掌握可觀察性在LLM應用中的重要性及其在Langmith中的實施，以實時分析和調試。
• 使用Langsmith的工具和自定義指標來掌握對LLM應用程序的評估。

（本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 介紹
• Langsmith是什麼？
• Langsmith平台概述
• 利用Langmith Python SDK
• 增強LLM應用可觀察性
• Beta測試和反饋機制
• 評估LLM應用程序
• Langsmith用例：
  • 微調Llama2-7b-chat
  • 自動語言模型反饋
• 結論
• 常見問題

Langsmith是什麼？

Langsmith是用於評估語言模型和AI應用程序的領先測試框架，重點是生產就緒的LLM應用程序。它提供了工具來從模型響應中提取有價值的見解，從而使開發人員能夠完善其模型以獲得最佳的現實性能。 Langsmith對Langchain進行了補充，重點是蘭班奇（Langchain）在原型製作中表現出色的生產部署。 Langchain的追踪功能對於調試，提供工作流程步驟並闡明模型決策的視覺表示非常寶貴。

Langsmith的核心功能：

• 充滿信心地構建：使用直觀界面輕鬆開發應用程序，以進行複雜的工作流程。
• 專業測試：啟動前確定並減輕漏洞。
• 深入見解：使用詳細的分析工具評估應用程序績效。
• 可靠的監視：通過實時監視確保應用程序穩定性。
• 精確調試：使用高級調試工具快速解決複雜問題。
• 性能優化：微調您的峰值效率應用程序。

Langsmith平台概述

在https://www.php.cn/link/9f81250CF78DE6E784E780B5C9958CC2上訪問langsmith。註冊後，用戶界面將顯示兩個主要部分：項目和數據集和測試。兩者都可以通過Python SDK管理（在下一節中詳細介紹）。

利用Langmith Python SDK

Python SDK通過API密鑰簡化了項目管理（可從平台的密鑰圖標獲得）。設置一個具有虛擬環境的新目錄，並包含.env文件：

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

安裝必要的軟件包：

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

然後，初始化並創建一個項目：

進口警告
導入操作系統
導入uuid
來自dotenv import find_dotenv，load_dotenv
來自langsmith Import Client

＃...（錯誤處理和環境變量為簡潔省略）...

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

將LANGCHAIN_TRACING_V2設置為true啟用關鍵調試跟踪。成功的項目創建將其記錄在Langsmith UI中。

（隨後的有關可觀察性，評估，用例和FAQ的部分遵循類似的簡潔描述模式和代碼片段，保持著關注Langsmith的功能和功能的關注，同時省略了Brevity的廣泛代碼詳細信息。

結論

Langsmith使開發人員能夠從原型到生產就緒的應用程序過渡語言模型。它的全面監視，評估，調試，測試，追踪和可觀察性的工具可顯著提高模型性能和可靠性。用戶友好的界面和API集成簡化了開發，從而導致更有效的迭代和改進的用戶體驗。

（保留了代碼示例和常見問題解答的鏈接。）

以上是2025年的終極Langsmith指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！