Langtrace AI Введение

WebsiteLarge Language Models (LLMs)AI Analytics Assistant

Langtrace AI — это инструмент наблюдаемости с открытым исходным кодом, который собирает и анализирует трассировки и метрики, чтобы помочь мониторить, оценивать и улучшать приложения LLM.

Посмотреть больше

Дополнительная информация

Профиль Langtrace AI

Обзор

Аналитика

Официальные публикации

Функции Langtrace AI и варианты использования

Как использовать Langtrace AI и часто задаваемые вопросы

Что такое Langtrace AI

Langtrace AI — это комплексный инструмент, предназначенный для мониторинга, оценки и оптимизации крупных языковых моделей (LLM). Он предоставляет реальные данные и подробные метрики производительности для улучшения приложений AI. Созданный на основе стандартов открытой телеметрии, Langtrace обеспечивает полное наблюдение за приложениями LLM, поддерживая популярные LLM, фреймворки и векторные базы данных. Инструмент может быть размещен самостоятельно и интегрируется беспрепятственно с существующими стеками наблюдаемости, обеспечивая отсутствие зависимости от поставщика.

Как работает Langtrace AI?

Langtrace AI работает через два основных компонента: SDK и панель управления. SDK — это легковесная библиотека, которую можно установить в проектах Python или TypeScript для сбора трассировок на основе стандартов открытой телеметрии. Эти трассировки могут быть экспортированы в Langtrace или любой другой стек наблюдаемости. Панель управления — это веб-интерфейс для просмотра и анализа трассировок. Langtrace захватывает данные во всей ML-конвейере, включая системы RAG и тонко настроенные модели, обеспечивая видимость запросов фреймворка, VectorDB и LLM. Он предлагает такие функции, как сбор трассировок, ручные аннотации, автоматические оценки и игровой режим для сравнения производительности моделей. Кроме того, Langtrace включает встроенные эвристические, статистические и основанные на модели оценки для поддержки непрерывного тестирования и улучшения приложений AI.

Преимущества Langtrace AI

Использование Langtrace AI приносит несколько преимуществ разработчикам и организациям, работающим с LLM. Оно обеспечивает полное представление о всей ML-конвейере, что позволяет легко выявлять узкие места и оптимизировать производительность. Инструмент поддерживает создание аннотированных золотых наборов данных для непрерывного тестирования и улучшения. Благодаря своей открытой природе и поддержке стандартов OpenTelemetry, Langtrace обеспечивает гибкость и избегает зависимости от поставщика. Он упрощает процесс мониторинга затрат, задержки и производительности для различных моделей и проектов. Расширенные функции безопасности, включая сертификацию SOC 2 Type II, гарантируют защиту данных. В целом, Langtrace AI позволяет разработчикам создавать и развертывать приложения LLM с большей уверенностью, предоставляя необходимую информацию для постоянного улучшения и оптимизации.

Последние ИИ-инструменты, похожие на Langtrace AI

LLMChat

FreemiumAI Chatbot Large Language Models (LLMs)AI Tools Directory

LLMChat — это веб-приложение, ориентированное на конфиденциальность, которое позволяет пользователям взаимодействовать с несколькими моделями языкового искусственного интеллекта, используя свои собственные ключи API, дополненные плагинами и функциями персонализированной памяти.

Composio

Free TrialAI Developer Tools Large Language Models (LLMs)AI Tools Directory

Composio is a platform that empowers AI agents and LLMs with seamless integration to 150+ external tools via function calling.

ModelFusion

Free TrialLarge Language Models (LLMs)AI Developer Tools AI Tools Directory

ModelFusion — это библиотека с открытым исходным кодом на TypeScript и платформа AI, которая предоставляет единый API для интеграции нескольких моделей AI в приложения, поддерживая генерацию текста, обработку изображений и многое другое.

Epsilla

No-Code & Low-Code Large Language Models (LLMs)AI App Builder

Epsilla - это универсальная платформа RAG-as-a-Service для создания готовых к производству приложений LLM, связанных с собственными данными, с высокопроизводительной базой данных векторов и передовыми методами извлечения.