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產品資訊
已更新：09/09/2024
什麼是Langtrace AI
Langtrace AI 是一個全面的工具，專為監控、評估和優化大型語言模型（LLM）而設計。它提供實時洞察和詳細的性能指標，以增強 AI 應用程序。基於開放式遙測標準構建，Langtrace 為 LLM 應用程序提供端到端的可觀測性，支持流行的 LLM、框架和向量數據庫。該工具可以自行託管，並與現有的可觀測性堆棧無縫集成，確保無供應商鎖定。
Langtrace AI 的主要功能
Langtrace AI 是一個用於監控、評估和優化大型語言模型（LLM）應用程式的開源可觀測性工具。它通過即時追蹤、性能指標和自動化評估提供端到端的可見性。Langtrace 提供與流行 LLM 和框架的無縫整合，支持自托管，並遵循 OpenTelemetry 標準以實現靈活性和安全性。
端到端可觀測性: 通過跨框架、向量數據庫和 LLM 請求的追蹤和日誌獲得整個 ML 管道的可見性。
自動化評估: 運行基於 LLM 的自動化評估以隨時間追蹤性能並持續改進 AI 應用程式。
提示遊樂場: 比較不同模型之間的提示性能以優化 LLM 交互。
註釋和數據集創建: 註釋 LLM 交互並創建用於測試和增強 AI 應用程式的黃金數據集。
綜合指標: 在項目、模型和用戶層面追蹤成本、延遲和性能。
Langtrace AI 的用例
LLM 應用程式開發: 在開發和生產階段監控和優化 AI 應用程式的性能。
AI 模型評估: 進行自動化評估以評估和比較特定任務的不同 LLM 模型。
RAG 系統優化: 通過分析端到端性能和識別瓶頸來改進檢索增強生成系統。
AI 成本管理: 追蹤和管理跨項目和用戶的 LLM 使用成本。
優點
開源且可自托管，以實現靈活性和控制
整個 LLM 管道的綜合可觀測性
與流行 LLM、框架和向量數據庫的整合
具有 SOC 2 Type II 認證的高級安全性
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，與更成熟的解決方案相比，它可能擁有較小的社區
如何使用 Langtrace AI
註冊 Langtrace: 前往 https://langtrace.ai/signup 創建帳戶並獲取 API 密鑰
安裝 Langtrace SDK: 使用 pip 或 npm 為您的編程語言（Python 或 TypeScript）安裝 Langtrace SDK
在代碼中初始化 Langtrace: 在腳本開頭導入並初始化 Langtrace：from langtrace_python_sdk import langtrace; langtrace.init(api_key='<YOUR_API_KEY>')
與您的 LLM 應用程序集成: Langtrace 一旦正確初始化，將自動追蹤 LLM、VectorDB 和框架請求
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 應用程序自動生成的追蹤和指標
標註和評估: 使用儀表板手動標註追蹤，創建金標準數據集，並對您的 LLM 輸出運行自動評估
使用提示遊樂場: 使用內置的提示遊樂場功能比較不同的提示和模型
監控指標: 使用指標儀表板在項目、模型和用戶層面追蹤成本、延遲和其他關鍵指標
建立反饋循環: 利用獲得的洞察力持續改進您的 LLM 應用程序的性能和準確性
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，支持流行的 LLM 和框架，並提供追蹤、註釋、評估和比較提示的遊樂場等功能。
Langtrace AI 網站分析
Langtrace AI 流量和排名
12.7K
每月訪問量
#2022820
全球排名
-
類別排名
流量趨勢：Jun 2024-Aug 2024
Langtrace AI 用戶洞察
00:01:09
平均訪問時長
2.27
每次訪問的頁面數
54.04%
用戶跳出率
Langtrace AI 的主要地區
US: 37.23%
VN: 23.91%
FR: 11.21%
GB: 7.84%
IN: 7.48%
Others: 12.33%
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