Langtrace.ai 사용법

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

Langtrace.ai 월간 트래픽 동향

Langtrace.ai은(는) 지난달 9.3k회 방문을 기록했으며, 이는 -27.6%의 큰 폭의 감소을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.
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