Langtrace.ai 使い方
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。
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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。
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）アプリケーションを監視、評価、改善するためのオープンソースの可観測性ツールです。RAGシステムやファインチューニングされたモデルを含むMLパイプラインへのエンドツーエンドの可視性を提供します。
Langtrace.ai の月間トラフィック傾向
Langtrace.aiは先月9.3kのアクセスを記録し、-27.6%の大幅な減少を示しました。分析によると、このトレンドはAIツール分野の一般的な市場動向と一致しています。
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