Langtrace.ai 使用方法

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。
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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。

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