Langtrace AI 使い方
Langtrace AIは、トレースとメトリクスを収集および分析して、LLMアプリケーションを監視、評価、改善するのに役立つオープンソースの可観測性ツールです
もっと見る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、APIキーを取得します
Langtrace SDKをインストール: pipまたはnpmを使用して、プログラミング言語（PythonまたはTypeScript）用の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次のようにLangtraceをインポートして初期化します: from langtrace_python_sdk import langtrace; langtrace.init(api_key='<YOUR_API_KEY>')
LLMアプリケーションと統合: Langtraceは、適切に初期化されると、LLM、VectorDBおよびフレームワークのリクエストを自動的にトレースします
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
注釈を付けて評価: 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
プロンプトプレイグラウンドを使用: 組み込みのプロンプトプレイグラウンド機能を使用して、異なるプロンプトとモデルを比較します
メトリクスを監視: メトリクスダッシュボードを使用して、プロジェクト、モデル、ユーザーのレベルでコスト、レイテンシ、およびその他の主要なメトリクスを追跡します
フィードバックループを確立: 得られた洞察を使用して、LLMアプリケーションのパフォーマンスと精度を継続的に改善します
Langtrace AIのよくある質問
Langtrace AIは、トレースとメトリクスを収集・分析して、LLM（大規模言語モデル）アプリケーションの監視、評価、改善を支援するオープンソースの可観測性ツールです。MLパイプラインのエンドツーエンドの可視性を提供し、人気のあるLLMやフレームワークをサポートし、トレース、注釈、評価、プロンプトの比較用プレイグラウンドなどの機能を提供します。
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