Langtrace est un outil d'observabilité open-source pour surveiller, évaluer et optimiser les applications de modèles de langage de grande taille avec des informations en temps réel et des métriques de performance détaillées.
Réseaux sociaux et e-mail :
https://www.langtrace.ai/?utm_source=aipure
Langtrace.ai

Informations sur le produit

Mis à jour:Feb 16, 2025

Tendances du trafic mensuel de Langtrace.ai

Langtrace.ai a reçu 12.8k visites le mois dernier, démontrant une Légère baisse de -10.1%. Selon notre analyse, cette tendance s'aligne avec la dynamique typique du marché dans le secteur des outils d'IA.
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Qu'est-ce que Langtrace.ai

Langtrace.ai est une plateforme complète conçue pour améliorer les applications d'IA en fournissant une observabilité de bout en bout pour les modèles de langage de grande taille (LLM). Elle offre une suite d'outils pour tracer, annoter, évaluer et améliorer les applications alimentées par LLM. En tant que solution open-source, Langtrace prend en charge les LLM, frameworks et bases de données vectorielles populaires, permettant aux développeurs d'obtenir une visibilité approfondie sur l'ensemble de leur pipeline d'apprentissage automatique. La plateforme est construite sur des normes OpenTelemetry, garantissant la compatibilité avec divers outils d'observabilité et évitant le verrouillage par un fournisseur.

Caractéristiques principales de Langtrace.ai

Langtrace.ai est un outil d'observabilité open-source pour surveiller, évaluer et optimiser les applications de grands modèles de langage (LLM). Il offre un traçage de bout en bout, des informations en temps réel, des métriques de performance et des évaluations automatisées. La plateforme comprend un SDK pour une intégration facile, un tableau de bord web pour l'analyse, et prend en charge les LLM, frameworks et bases de données vectorielles populaires. Il peut être auto-hébergé et est compatible avec les normes OpenTelemetry.
Traçage de bout en bout: Fournit une visibilité sur l'ensemble du pipeline ML, y compris le framework, la vectorDB et les requêtes LLM.
Évaluations automatisées: Offre des évaluations heuristiques, statistiques et basées sur des modèles intégrées pour tester et améliorer continuellement les applications IA.
Capacités d'annotation: Permet aux utilisateurs d'annoter et de créer des ensembles de données dorées à partir des interactions LLM tracées pour une amélioration continue.
Métriques de performance: Suit le coût et la latence aux niveaux projet, modèle et utilisateur pour une analyse de performance complète.
Terrain de jeu des invites: Permet de comparer la performance des invites à travers différents modèles pour optimiser l'utilisation des LLM.

Cas d'utilisation de Langtrace.ai

Développement d'applications IA: Aide les développeurs à surveiller et améliorer la performance des applications alimentées par LLM pendant le développement et la production.
Optimisation de la performance des LLM: Permet aux entreprises d'analyser et d'optimiser le coût, la latence et la précision de leurs implémentations de LLM.
Amélioration continue des modèles IA: Permet aux équipes d'établir des boucles de rétroaction pour l'amélioration continue des modèles et applications IA.
Sécurité et conformité IA: Aide les organisations à maintenir la supervision et à garantir la conformité de leurs systèmes IA grâce à un traçage et une évaluation complets.

Avantages

Open-source et auto-hébergeable, offrant flexibilité et évitant le verrouillage des fournisseurs
Suite complète d'outils pour la surveillance, l'évaluation et l'optimisation
Intégration facile avec les LLM, frameworks et bases de données vectorielles populaires
Certifié SOC 2 Type II pour une sécurité renforcée

Inconvénients

Peut nécessiter une expertise technique pour configurer et utiliser pleinement toutes les fonctionnalités
En tant qu'outil relativement nouveau, il peut avoir une communauté plus petite par rapport à des solutions plus établies

Comment utiliser Langtrace.ai

Inscrivez-vous à Langtrace: Allez sur https://langtrace.ai/signup pour créer un compte et générer une clé API pour votre projet.
Installez le SDK Langtrace: Installez le SDK Langtrace dans votre projet en utilisant pip install langtrace-python-sdk pour Python ou npm install langtrace-js-sdk pour JavaScript.
Initialisez Langtrace dans votre code: Importez et initialisez Langtrace au début de votre script, avant toute importation de module LLM : from langtrace_python_sdk import langtrace; langtrace.init(api_key='<LANGTRACE_API_KEY>')
Intégrez avec votre application LLM: Langtrace tracera automatiquement les requêtes LLM, VectorDB et au niveau du framework une fois initialisé. Aucun changement de code supplémentaire n'est nécessaire pour le traçage de base.
Voir les traces dans le tableau de bord: Connectez-vous au tableau de bord web de Langtrace pour voir et analyser les traces et métriques générées automatiquement pour votre application LLM.
Annoter et évaluer: Utilisez le tableau de bord pour annoter manuellement les traces, créer des ensembles de données dorées et exécuter des évaluations automatisées sur vos sorties LLM.
Configurez la surveillance continue: Configurez des alertes et des évaluations continues pour surveiller et améliorer en permanence les performances de votre application LLM au fil du temps.

FAQ de Langtrace.ai

Langtrace.ai est un outil d'observabilité open-source qui collecte et analyse des traces et des métriques pour aider à surveiller, évaluer et améliorer les applications LLM (Modèle de Langage de Grande Taille). Il offre une visibilité de bout en bout sur les pipelines ML, y compris les systèmes RAG et les modèles ajustés.

Analyses du site web de Langtrace.ai

Trafic et classements de Langtrace.ai
12.8K
Visites mensuelles
#1799868
Classement mondial
-
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Jun 2024-Jan 2025
Aperçu des utilisateurs de Langtrace.ai
00:01:19
Durée moyenne de visite
2.73
Pages par visite
43.3%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de Langtrace.ai
  1. US: 42.18%

  2. IN: 17.11%

  3. BR: 11.88%

  4. GB: 7.7%

  5. CA: 4.64%

  6. Others: 16.49%

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