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。
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