Langtrace는 안전한가요?

네, Langtrace는 높은 수준의 보안을 보장합니다. 그들의 클라우드 플랫폼은 SOC 2 Type II 인증을 받아 데이터에 대한 최고 수준의 보호를 제공합니다. 또한, Langtrace는 보안 제어를 강화하기 위해 자체 호스팅할 수 있습니다.

Langtrace 설정은 얼마나 쉬운가요?

Langtrace는 간단하고 비침해적인 설정을 제공합니다. 프로젝트에서 단 2줄의 코드로 Langtrace SDK에 접근할 수 있습니다. 이 과정은 개발자가 통합하기 쉽고 빠르게 설계되었습니다.

Langtrace는 어떤 LLM과 프레임워크를 지원하나요?

Langtrace는 인기 있는 LLM, 프레임워크 및 벡터 데이터베이스를 지원합니다. 다양한 LLM 공급업체, VectorDB 및 Langchain, LlamaIndex와 같은 프레임워크에 대한 추적을 기본적으로 지원합니다.

Langtrace는 다른 가시성 도구와 함께 사용할 수 있나요?

네, Langtrace는 OpenTelemetry 표준 추적을 지원하며, 이는 Datadog, Grafana/Prometheus, SigNoz 및 Sentry와 같은 OTEL을 지원하는 모든 가시성 도구에서 수집할 수 있습니다. 이는 공급업체 종속성을 방지합니다.

Langtrace는 어떤 주요 기능을 제공하나요?

Langtrace는 요청 추적, 병목 현상 감지, LLM 요청 주석 및 수동 평가, 자동화된 평가 실행, 다양한 모델 간의 프롬프트 성능 비교, 프로젝트, 모델 및 사용자 수준에서 비용 및 대기 시간 메트릭 추적과 같은 기능을 제공합니다.

Langtrace는 오픈 소스인가요?

네, Langtrace는 오픈 소스 도구입니다. 자체 호스팅이 가능하며 자동 계측 기능을 갖춘 오픈 텔레메트리 표준에 기반하여 구축되었습니다.

Langtrace.ai

WebsiteAI Analytics Assistant Prompts Large Language Models (LLMs)

Langtrace는 실시간 통찰력과 상세한 성능 메트릭을 통해 대형 언어 모델 애플리케이션을 모니터링, 평가 및 최적화하기 위한 오픈 소스 가시성 도구입니다.

소셜 및 이메일:

웹사이트 방문

https://www.langtrace.ai/

개요
분석
공식 게시물
대안

제품 정보

업데이트됨:09/09/2024

Langtrace.ai이란 무엇인가요

Langtrace.ai는 대형 언어 모델(LLM)에 대한 엔드 투 엔드 가시성을 제공하여 AI 애플리케이션을 향상시키기 위해 설계된 포괄적인 플랫폼입니다. LLM 기반 애플리케이션을 추적, 주석, 평가 및 개선하기 위한 도구 모음을 제공합니다. 오픈 소스 솔루션으로서 Langtrace는 인기 있는 LLM, 프레임워크 및 벡터 데이터베이스를 지원하여 개발자가 전체 머신 러닝 파이프라인에 대한 깊은 가시성을 얻을 수 있게 합니다. 이 플랫폼은 OpenTelemetry 표준을 기반으로 구축되어 다양한 가시성 도구와의 호환성을 보장하고 공급업체 종속성을 피합니다.

Langtrace.ai의 주요 기능

Langtrace.ai는 대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 모니터링, 평가 및 최적화하기 위한 오픈 소스 가시성 도구입니다. 엔드 투 엔드 추적, 실시간 통찰력, 성능 메트릭 및 자동 평가를 제공합니다. 이 플랫폼은 쉬운 통합을 위한 SDK, 분석을 위한 웹 대시보드 및 인기 있는 LLM, 프레임워크 및 벡터 데이터베이스를 지원합니다. 자체 호스팅이 가능하며 OpenTelemetry 표준과 호환됩니다.

엔드 투 엔드 추적: 프레임워크, 벡터DB 및 LLM 요청을 포함한 전체 ML 파이프라인에 대한 가시성을 제공합니다.

자동 평가: AI 애플리케이션을 지속적으로 테스트하고 개선하기 위해 내장된 휴리스틱, 통계 및 모델 기반 평가를 제공합니다.

주석 기능: 사용자가 추적된 LLM 상호작용에서 주석을 달고 골든 데이터 세트를 생성하여 지속적인 개선을 할 수 있도록 합니다.

성능 메트릭: 프로젝트, 모델 및 사용자 수준에서 비용 및 대기 시간을 추적하여 포괄적인 성능 분석을 제공합니다.

프롬프트 놀이터: 다양한 모델 간의 프롬프트 성능을 비교하여 LLM 사용을 최적화할 수 있게 합니다.

Langtrace.ai의 사용 사례

AI 애플리케이션 개발: 개발자들이 개발 및 생산 중 LLM 기반 애플리케이션의 성능을 모니터링하고 개선할 수 있도록 돕습니다.

LLM 성능 최적화: 기업이 LLM 구현의 비용, 대기 시간 및 정확성을 분석하고 최적화할 수 있도록 합니다.

지속적인 AI 모델 개선: 팀이 AI 모델 및 애플리케이션의 지속적인 개선을 위한 피드백 루프를 설정할 수 있게 합니다.

AI 보안 및 규정 준수: 조직이 포괄적인 추적 및 평가를 통해 AI 시스템의 감독 유지 및 규정 준수를 보장하도록 돕습니다.

장점

오픈 소스 및 자체 호스팅 가능, 유연성을 제공하고 공급업체 종속을 피할 수 있습니다

모니터링, 평가 및 최적화를 위한 포괄적인 도구 모음

인기 있는 LLM, 프레임워크 및 벡터 데이터베이스와의 쉬운 통합

강화된 보안을 위한 SOC 2 Type II 인증

단점

모든 기능을 설정하고 완전히 활용하기 위해 기술 전문 지식이 필요할 수 있습니다

상대적으로 새로운 도구로, 더 확립된 솔루션에 비해 커뮤니티가 작을 수 있습니다

Langtrace.ai 사용 방법

Langtrace에 가입하기: https://langtrace.ai/signup로 이동하여 계정을 생성하고 프로젝트를 위한 API 키를 생성합니다.

Langtrace SDK 설치하기: Python의 경우 pip install langtrace-python-sdk를 사용하거나 JavaScript의 경우 npm install langtrace-js-sdk를 사용하여 프로젝트에 Langtrace SDK를 설치합니다.

코드에서 Langtrace 초기화하기: 스크립트의 시작 부분에서 LLM 모듈 가져오기 전에 Langtrace를 가져오고 초기화합니다: from langtrace_python_sdk import langtrace; langtrace.init(api_key='<LANGTRACE_API_KEY>')

LLM 애플리케이션과 통합하기: Langtrace는 초기화되면 LLM, VectorDB 및 프레임워크 수준의 요청을 자동으로 추적합니다. 기본 추적을 위해 추가 코드 변경이 필요하지 않습니다.

대시보드에서 추적 보기: Langtrace 웹 대시보드에 로그인하여 LLM 애플리케이션에 대해 자동으로 생성된 추적 및 메트릭을 보고 분석합니다.

주석 및 평가하기: 대시보드를 사용하여 추적에 수동으로 주석을 달고, 골든 데이터 세트를 생성하며, LLM 출력에 대한 자동 평가를 실행합니다.

지속적인 모니터링 설정하기: 알림 및 지속적인 평가를 구성하여 LLM 애플리케이션의 성능을 지속적으로 모니터링하고 개선합니다.

Langtrace.ai 자주 묻는 질문

Langtrace.ai는 LLM(대형 언어 모델) 애플리케이션을 모니터링, 평가 및 개선하는 데 도움을 주기 위해 추적 및 메트릭을 수집하고 분석하는 오픈 소스 가시성 도구입니다. RAG 시스템 및 미세 조정된 모델을 포함한 ML 파이프라인에 대한 엔드 투 엔드 가시성을 제공합니다.