LangWatch
Platform observasi dan evaluasi untuk agen AI yang memungkinkan pengujian dan evaluasi yang lebih akurat
Kunjungi Situs ↗Apa itu LangWatch
LangWatch adalah platform yang berfokus pada evaluasi LLM dan observasi agen AI. Ini bertujuan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang sangat penting: Bagaimana kinerja agen Anda di lingkungan produksi? Apa kesalahan yang terjadi dalam percakapan? Apakah perubahan yang dilakukan meningkatkan atau menurunkan kinerja? Pertanyaan-pertanyaan ini sulit dijawab hanya dengan melihat log, LangWatch mengintegrasikan pelacakan, evaluasi, dan pengujian untuk memberikan pemahaman yang lebih baik tentang kualitas agen.
Ini memiliki desain yang sangat cerdas, yaitu mengubah pelacakan lingkungan produksi menjadi dataset evaluasi. Artinya, input pengguna yang sebenarnya dapat dikumpulkan dan diubah menjadi bahan untuk pengujian regresi, sehingga evaluasi Anda lebih dekat dengan dunia nyata, bukan hanya berdasarkan imajinasi. LangWatch juga dapat mensimulasikan proses agen dari ujung ke ujung, sehingga dapat menemukan masalah pada setiap langkah.
Fitur dan Kasus Penggunaan
LangWatch menawarkan kemampuan pelacakan terdistribusi, evaluasi output LLM, mengubah pelacakan menjadi dataset, dan simulasi proses agen dari ujung ke ujung. Untuk tim, ini memberikan dasar yang dapat diukur untuk melakukan perubahan, seperti mengubah kata-kata atau model, sehingga perubahan dapat diuji dan diukur secara akurat.
Kasus penggunaan yang sesuai termasuk tim yang telah mengimplementasikan LLM atau agen di lingkungan produksi dan memerlukan pemantauan kualitas yang terus-menerus; pengembang yang ingin membangun proses evaluasi dan pengujian regresi untuk menghindari keberuntungan dalam setiap perubahan; dan insinyur yang bekerja dengan agen yang kompleks dan memerlukan analisis langkah demi langkah untuk menemukan masalah. LangWatch menawarkan model freemium, sehingga tim kecil dapat memulai dengan gratis dan meningkatkan ke versi berbayar saat skala dan fitur yang lebih maju diperlukan.
Fitur Utama
- Pelacakan terdistribusi, mencatat proses eksekusi LLM dan agen secara lengkap
- Evaluasi output LLM, mengubah kualitas menjadi skor yang dapat diukur
- Mengubah pelacakan lingkungan produksi menjadi dataset evaluasi dengan satu klik
- Simulasi proses agen dari ujung ke ujung, menemukan masalah pada setiap langkah
- Perbandingan evaluasi sebelum dan sesudah perubahan, memberikan dasar untuk keputusan penerapan
Kelebihan
- Menggunakan pelacakan nyata untuk menghasilkan dataset evaluasi, membuat pengujian lebih dekat dengan situasi nyata
- Mendukung analisis langkah demi langkah untuk agen yang kompleks, menemukan masalah dengan cepat
- Memberikan dasar yang dapat diukur untuk perubahan kata-kata dan model, membuat keputusan lebih akurat
Kekurangan
- Membangun sistem evaluasi yang lengkap memerlukan biaya desain awal
- Kualitas desain indikator evaluasi secara langsung mempengaruhi nilainya
- Mungkin terlalu rumit untuk aplikasi sederhana dengan hanya satu panggilan
Contoh Penggunaan
- Memantau kualitas jawaban LLM dan agen di lingkungan produksi
- Membangun proses evaluasi regresi otomatis sebelum dan sesudah perubahan
- Mengumpulkan input pengguna nyata sebagai dataset evaluasi
- Menganalisis proses agen langkah demi langkah untuk menemukan masalah
Catatan Editor
Hal yang paling ditakuti saat membuat produk AI adalah 'perubahan dilakukan, tapi tidak tahu apakah itu baik atau tidak'. LangWatch mengubah ketidakpastian ini menjadi praktik teknik yang dapat diukur, hanya dengan 'menggunakan pelacakan nyata untuk menghasilkan dataset evaluasi' sudah cukup untuk diingat - ini memaksa pengujian untuk lebih dekat dengan situasi nyata. Tentu saja, evaluasi itu sendiri memerlukan desain indikator yang tepat, alat memberikan kerangka, tetapi tidak akan berpikir tentang apa yang membuat sesuatu 'baik'. Untuk tim yang serius dalam memelihara agen, ini adalah dasbor yang harus dipasang. Kami memberikan rating 4.3.
FAQ
Apa perbedaan LangWatch dengan alat pemantau APM biasa?
APM tradisional hanya melihat indikator sistem seperti keterlambatan dan tingkat kesalahan, tetapi tidak dapat menjawab 'apakah jawaban ini baik atau tidak'. LangWatch khusus untuk LLM dan agen, melakukan evaluasi kualitas pada tingkat semantik dan dapat mengubah pelacakan menjadi bahan pengujian, yang tidak dapat dilakukan oleh pemantauan umum.
Apa keuntungan mengubah pelacakan menjadi dataset evaluasi?
Evaluasi Anda akan langsung mencerminkan pertanyaan nyata yang diajukan pengguna, bukan hanya kasus uji yang dibayangkan. Ini membuat pengujian regresi lebih dapat menangkap situasi nyata yang mungkin menyebabkan kesalahan.