Langtrace.ai Howto
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.
Voir plusComment 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.
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