LangWatch Anleitung
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LangWatch ist eine All-in-One-Überwachungs- und Analyseplattform für große Sprachmodelle (LLMs), die Qualitätskontrolle, Nutzeranalytik und Sicherheitsfunktionen bietet, um KI-Anwendungen mit Vertrauen zu entwickeln.
Mehr anzeigenWie man LangWatch verwendet
Ein Konto erstellen: Gehen Sie zu app.langwatch.ai und registrieren Sie sich für ein kostenloses Konto, um mit LangWatch zu beginnen.
LangWatch mit Ihrem LLM integrieren: Fügen Sie das LangWatch SDK zu Ihrem Projekt hinzu und integrieren Sie es mit Ihrem gewählten LLM (z.B. OpenAI, Anthropic, etc.) oder LLM-Framework wie LangChain. Dies erfordert in der Regel das Hinzufügen von nur wenigen Codezeilen.
Überwachung und Analytik konfigurieren: Richten Sie die zu verfolgenden Metriken und Analysen im LangWatch-Dashboard ein, wie z.B. Nutzerinteraktionen, Antwortqualität und Sicherheitsprüfungen.
Schutzmaßnahmen und Bewertungen einrichten: Konfigurieren Sie automatisierte Sicherheitsprüfungen und Bewertungen zur Erkennung von Problemen wie Halluzinationen, Jailbreaking-Versuchen oder sensiblen Datenlecks in Ihren LLM-Ausgaben.
Echtzeit-Analytik überwachen: Nutzen Sie das LangWatch-Dashboard, um Echtzeit-Analysen über die Leistung Ihres LLM, Nutzerinteraktionen und erkannte Sicherheits- oder Qualitätsprobleme zu erhalten.
Analysieren und verbessern: Nutzen Sie die Einblicke von LangWatch, um Bereiche zur Verbesserung Ihrer LLM-Anwendung zu identifizieren, wie z.B. die Verfeinerung von Prompts oder die Anpassung von Sicherheitsparametern.
Mit dem Team zusammenarbeiten: Laden Sie Teammitglieder ein, auf das LangWatch-Dashboard zuzugreifen und gemeinsam an der Verbesserung Ihrer LLM-Anwendung auf Basis der bereitgestellten Daten und Einblicke zu arbeiten.
Iterieren und optimieren: Überwachen, analysieren und verfeinern Sie Ihre LLM-Anwendung kontinuierlich mit Hilfe der Tools von LangWatch, um die Qualität, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.
LangWatch FAQs
LangWatch ist eine All-in-One-Lösung zur Erstellung von KI mit Vertrauen. Es bietet Werkzeuge zur Verbesserung und Iteration von LLM-Modellen sowie zur Risikominderung wie Jailbreaking, sensiblen Datenlecks und Halluzinationen.
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