Langtrace.ai Anleitung
Langtrace ist ein Open-Source-Observabilitätswerkzeug zur Überwachung, Bewertung und Optimierung von Anwendungen großer Sprachmodelle mit Echtzeiteinblicken und detaillierten Leistungsmetriken.
Mehr anzeigenWie man Langtrace.ai verwendet
Registrieren Sie sich für Langtrace: Gehen Sie zu https://langtrace.ai/signup, um ein Konto zu erstellen und einen API-Schlüssel für Ihr Projekt zu generieren.
Installieren Sie das Langtrace SDK: Installieren Sie das Langtrace SDK in Ihrem Projekt mit pip install langtrace-python-sdk für Python oder npm install langtrace-js-sdk für JavaScript.
Initialisieren Sie Langtrace in Ihrem Code: Importieren und initialisieren Sie Langtrace zu Beginn Ihres Skripts, bevor Sie Module von LLM importieren: from langtrace_python_sdk import langtrace; langtrace.init(api_key='<LANGTRACE_API_KEY>')
Integrieren Sie es in Ihre LLM-Anwendung: Langtrace wird automatisch LLM-, VectorDB- und Framework-Anfragen nach der Initialisierung verfolgen. Keine zusätzlichen Codeänderungen sind für das grundlegende Tracing erforderlich.
Traces im Dashboard anzeigen: Melden Sie sich im Langtrace-Web-Dashboard an, um die automatisch generierten Traces und Metriken für Ihre LLM-Anwendung anzuzeigen und zu analysieren.
Annotieren und bewerten: Verwenden Sie das Dashboard, um Traces manuell zu annotieren, goldene Datensätze zu erstellen und automatisierte Bewertungen Ihrer LLM-Ausgaben durchzuführen.
Richten Sie kontinuierliches Monitoring ein: Konfigurieren Sie Alarme und laufende Bewertungen, um die Leistung Ihrer LLM-Anwendung im Laufe der Zeit kontinuierlich zu überwachen und zu verbessern.
Langtrace.ai FAQs
Langtrace.ai ist ein Open-Source-Überwachungstool, das Spuren und Metriken sammelt und analysiert, um LLM (Large Language Model)-Anwendungen zu überwachen, zu bewerten und zu verbessern. Es bietet eine End-to-End-Sichtbarkeit in ML-Pipelines, einschließlich RAG-Systemen und feinabgestimmten Modellen.
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