Langtraceは安全ですか？

はい、Langtraceは高いレベルのセキュリティを確保しています。彼らのクラウドプラットフォームはSOC 2 Type II認証を受けており、データに対して最高レベルの保護を提供します。さらに、Langtraceは自己ホスティングが可能で、セキュリティコントロールを強化します。

Langtraceのセットアップはどれくらい簡単ですか？

Langtraceはシンプルで非侵入的なセットアップを提供します。プロジェクト内でわずか2行のコードでLangtrace SDKにアクセスできます。このプロセスは、開発者が統合するために迅速かつ簡単に設計されています。

LangtraceはどのLLMとフレームワークをサポートしていますか？

Langtraceは人気のあるLLM、フレームワーク、ベクターデータベースをサポートしています。さまざまなLLMベンダー、VectorDB、およびLangchainやLlamaIndexのようなフレームワークのトレースをネイティブにサポートしています。

Langtraceは他の可観測性ツールと一緒に使用できますか？

はい、LangtraceはOpenTelemetry標準のトレースをサポートしており、Datadog、Grafana/Prometheus、SigNoz、SentryなどのOTELをサポートする任意の可観測性ツールで取り込むことができます。これにより、ベンダーロックインがありません。

Langtraceはどのような主要機能を提供していますか？

Langtraceは、リクエストのトレース、ボトルネックの検出、LLMリクエストの注釈付けと手動評価、自動評価の実行、異なるモデル間でのプロンプトパフォーマンスの比較、プロジェクト、モデル、ユーザーのレベルでのコストとレイテンシメトリクスの追跡などの機能を提供します。

Langtraceはオープンソースですか？

はい、Langtraceはオープンソースのツールです。自己ホスティングが可能で、オープンテレメトリ標準に基づいて構築され、自動計測機能があります。

Langtrace.ai

WebsiteAI Analytics Assistant Prompts Large Language Models (LLMs)

Langtraceは、大規模言語モデルアプリケーションをリアルタイムの洞察と詳細なパフォーマンスメトリクスで監視、評価、最適化するためのオープンソースの可観測性ツールです。

ソーシャル＆メール:

ウェブサイトを訪問

https://www.langtrace.ai/

概要
分析
公式投稿
代替案

製品情報

更新日:09/09/2024

Langtrace.aiとは

Langtrace.aiは、大規模言語モデル（LLM）のエンドツーエンドの可観測性を提供することにより、AIアプリケーションを強化するために設計された包括的なプラットフォームです。LLM駆動のアプリケーションをトレース、注釈、評価、改善するためのツールのスイートを提供します。オープンソースのソリューションとして、Langtraceは人気のあるLLM、フレームワーク、ベクターデータベースをサポートし、開発者が機械学習パイプライン全体を深く可視化できるようにします。このプラットフォームはOpenTelemetry標準に基づいて構築されており、さまざまな可観測性ツールとの互換性を確保し、ベンダーロックインを回避します。

Langtrace.aiの主な機能

Langtrace.aiは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの監視、評価、最適化のためのオープンソースの可観測性ツールです。エンドツーエンドのトレーシング、リアルタイムのインサイト、パフォーマンスメトリクス、自動評価を提供します。このプラットフォームには、簡単な統合のためのSDK、分析用のウェブダッシュボードが含まれており、人気のあるLLM、フレームワーク、ベクターデータベースをサポートしています。自己ホスティングが可能で、OpenTelemetry標準に互換性があります。

エンドツーエンドトレーシング: フレームワーク、ベクターデータベース、LLMリクエストを含むMLパイプライン全体の可視性を提供します。

自動評価: AIアプリケーションを継続的にテストし、改善するための組み込みのヒューリスティック、統計的、モデルベースの評価を提供します。

アノテーション機能: ユーザーがトレースされたLLMインタラクションからゴールデンデータセットをアノテートし、作成することを可能にします。

パフォーマンスメトリクス: プロジェクト、モデル、ユーザーのレベルでコストとレイテンシを追跡し、包括的なパフォーマンス分析を行います。

プロンプトプレイグラウンド: 異なるモデル間でプロンプトのパフォーマンスを比較し、LLMの使用を最適化することを可能にします。

Langtrace.aiの使用例

AIアプリケーション開発: 開発および本番環境でLLM駆動のアプリケーションのパフォーマンスを監視し、改善するのを支援します。

LLMパフォーマンス最適化: 企業がLLM実装のコスト、レイテンシ、精度を分析し、最適化することを可能にします。

継続的なAIモデル改善: チームがAIモデルとアプリケーションの継続的な改善のためのフィードバックループを確立することを可能にします。

AIセキュリティとコンプライアンス: 包括的なトレーシングと評価を通じて、組織がAIシステムの監視を維持し、コンプライアンスを確保するのを支援します。

メリット

オープンソースで自己ホスティング可能で、柔軟性を提供し、ベンダーロックインを回避します

監視、評価、最適化のための包括的なツールスイート

人気のあるLLM、フレームワーク、ベクターデータベースとの簡単な統合

強化されたセキュリティのためのSOC 2タイプII認証

デメリット

すべての機能を設定し、完全に利用するには技術的な専門知識が必要な場合があります

比較的新しいツールであるため、より確立されたソリューションに比べてコミュニティが小さい可能性があります

Langtrace.aiの使用方法

Langtraceにサインアップ: https://langtrace.ai/signupにアクセスしてアカウントを作成し、プロジェクト用のAPIキーを生成します。

Langtrace SDKをインストール: Pythonの場合はpip install langtrace-python-sdk、JavaScriptの場合はnpm install langtrace-js-sdkを使用してプロジェクトにLangtrace SDKをインストールします。

コード内でLangtraceを初期化: スクリプトの最初にLangtraceをインポートして初期化します。LLMモジュールのインポートの前に：from langtrace_python_sdk import langtrace; langtrace.init(api_key='<LANGTRACE_API_KEY>')

LLMアプリケーションと統合: Langtraceは初期化後、自動的にLLM、VectorDB、およびフレームワークレベルのリクエストをトレースします。基本的なトレースには追加のコード変更は必要ありません。

ダッシュボードでトレースを表示: Langtraceのウェブダッシュボードにログインして、LLMアプリケーションの自動生成されたトレースとメトリクスを表示および分析します。

注釈と評価: ダッシュボードを使用してトレースに手動で注釈を付け、ゴールデンデータセットを作成し、LLM出力に対して自動評価を実行します。

継続的な監視を設定: アラートと継続的な評価を設定して、LLMアプリケーションのパフォーマンスを時間とともに継続的に監視および改善します。