Langtrace是一個開源的可觀測性工具,用於監控、評估和優化大型語言模型應用程式,提供實時洞察和詳細性能指標。
社交和電子郵件:
https://www.langtrace.ai/?utm_source=aipure
Langtrace.ai

產品資訊

更新時間:2025年02月16日

Langtrace.ai 每月流量趨勢

Langtrace.ai 在上個月收到了 12.8k 次訪問,呈現出 -10.1% 的輕微下降。根據我們的分析,這個趨勢與人工智能工具領域的典型市場動態相符。
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什麼是 Langtrace.ai

Langtrace.ai是一個全面的平台,旨在通過為大型語言模型(LLM)提供端到端的可觀測性來增強AI應用程式。它提供了一系列工具,用於追蹤、註釋、評估和改進LLM驅動的應用程式。作為一個開源解決方案,Langtrace支持流行的LLM、框架和向量數據庫,使開發人員能夠深入了解其整個機器學習管道。該平台基於OpenTelemetry標準構建,確保與各種可觀測性工具的兼容性,避免供應商鎖定。

Langtrace.ai 的主要功能

Langtrace.ai 是一個開源的可觀察性工具,用於監控、評估和優化大型語言模型(LLM)應用程序。它提供端到端的追蹤、即時洞察、性能指標和自動評估。該平台包括一個易於集成的 SDK、一個用於分析的網絡儀表板,並支持流行的 LLM、框架和向量數據庫。它可以自行託管,並且與 OpenTelemetry 標準兼容。
端到端追蹤: 提供對整個 ML 管道的可見性,包括框架、向量數據庫和 LLM 請求。
自動評估: 提供內置的啟發式、統計和基於模型的評估,以持續測試和改進 AI 應用程序。
標註能力: 允許用戶從追蹤的 LLM 交互中標註和創建黃金數據集,以持續改進。
性能指標: 在項目、模型和用戶層面追蹤成本和延遲,以進行全面的性能分析。
提示遊樂場: 允許比較不同模型之間的提示性能,以優化 LLM 使用。

Langtrace.ai 的使用案例

AI 應用程序開發: 幫助開發人員在開發和生產期間監控和改進 LLM 驅動的應用程序的性能。
LLM 性能優化: 允許企業分析和優化其 LLM 實現的成本、延遲和準確性。
持續 AI 模型改進: 使團隊能夠建立反饋循環,以持續改進 AI 模型和應用程序。
AI 安全和合規性: 通過全面的追蹤和評估,幫助組織維護對其 AI 系統的監督並確保合規性。

優點

開源且可自行託管,提供靈活性並避免供應商鎖定
全面的監控、評估和優化工具套件
易於與流行的 LLM、框架和向量數據庫集成
通過 SOC 2 Type II 認證,增強安全性

缺點

可能需要技術專業知識來設置並充分利用所有功能
作為一個相對較新的工具,其社區可能比更成熟的解決方案小

如何使用 Langtrace.ai

註冊Langtrace: 前往https://langtrace.ai/signup創建帳戶並為您的項目生成API密鑰。
安裝Langtrace SDK: 在您的項目中使用pip install langtrace-python-sdk安裝Langtrace SDK(適用於Python)或使用npm install langtrace-js-sdk(適用於JavaScript)。
在代碼中初始化Langtrace: 在任何LLM模塊導入之前,在腳本開頭導入並初始化Langtrace:from langtrace_python_sdk import langtrace; langtrace.init(api_key='<LANGTRACE_API_KEY>')
與您的LLM應用程式整合: 一旦初始化,Langtrace將自動追蹤LLM、VectorDB和框架級別的請求。基本追蹤不需要額外的代碼更改。
在儀表板中查看追蹤: 登錄Langtrace網絡儀表板,查看和分析為您的LLM應用程式自動生成的追蹤和指標。
註釋和評估: 使用儀表板手動註釋追蹤,創建黃金數據集,並對您的LLM輸出運行自動評估。
設置持續監控: 配置警報和持續評估,以隨著時間的推移持續監控和改進您的LLM應用程式性能。

Langtrace.ai 常見問題

Langtrace.ai 是一個開源的可觀察性工具,用於收集和分析追蹤和指標,以幫助監控、評估和改進 LLM(大型語言模型)應用程序。它提供對 ML 管道的端到端可見性,包括 RAG 系統和微調模型。

Langtrace.ai 網站分析

Langtrace.ai 流量和排名
12.8K
每月訪問量
#1799868
全球排名
-
類別排名
流量趨勢:Jun 2024-Jan 2025
Langtrace.ai 用戶洞察
00:01:19
平均訪問時長
2.73
每次訪問的頁面數
43.3%
用戶跳出率
Langtrace.ai 的主要地區
  1. US: 42.18%

  2. IN: 17.11%

  3. BR: 11.88%

  4. GB: 7.7%

  5. CA: 4.64%

  6. Others: 16.49%

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