Langtrace AI Features
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.
Voir plusPrincipales fonctionnalités de Langtrace AI
Langtrace AI est un outil d'observabilité open-source pour surveiller, évaluer et optimiser les applications de modèles de langage de grande taille (LLM). Il offre une visibilité de bout en bout grâce à un traçage en temps réel, des métriques de performance et des évaluations automatisées. Langtrace propose une intégration transparente avec les LLM et les frameworks populaires, prend en charge l'auto-hébergement et adhère aux normes OpenTelemetry pour la flexibilité et la sécurité.
Observabilité de bout en bout: Obtenez une visibilité sur l'ensemble du pipeline ML avec des traces et des journaux à travers les frameworks, les bases de données vectorielles et les requêtes LLM.
Évaluations automatisées: Exécutez des évaluations automatisées basées sur LLM pour suivre la performance dans le temps et améliorer continuellement les applications d'IA.
Terrain de jeu pour les invites: Comparez la performance des invites à travers différents modèles pour optimiser les interactions LLM.
Annotation et création de jeux de données: Annoter les interactions LLM et créer des jeux de données dorés pour tester et améliorer les applications d'IA.
Métriques complètes: Suivre les coûts, la latence et la performance aux niveaux projet, modèle et utilisateur.
Cas d'utilisation de Langtrace AI
Développement d'applications LLM: Surveiller et optimiser la performance des applications d'IA pendant les phases de développement et de production.
Évaluation de modèles d'IA: Réaliser des évaluations automatisées pour évaluer et comparer différents modèles LLM pour des tâches spécifiques.
Optimisation des systèmes RAG: Améliorer les systèmes de génération augmentée par récupération en analysant la performance de bout en bout et en identifiant les goulets d'étranglement.
Gestion des coûts de l'IA: Suivre et gérer les coûts associés à l'utilisation des LLM à travers les projets et les utilisateurs.
Avantages
Open-source et auto-hébergeable pour flexibilité et contrôle
Observabilité complète à travers l'ensemble du pipeline LLM
Intégration avec des LLM, des frameworks et des bases de données vectorielles populaires
Sécurité avancée avec certification SOC 2 Type II
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
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