LangSmith ແມ່ນຫຍັງ?
LangSmith ສ້າງຂຶ້ນໂດຍທີມງານ LangChain, ໃຫ້ບໍລິການຕິດຕາມ (tracing), ປະເມີນຜົນ, ຈັດການຄຳສັ່ງ (prompts) ແລະ ຕິດຕາມກວດກາສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນ LLM, ຊ່ວຍໃຫ້ທີມງານແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດ ແລະ ປັບປຸງແອັບພລິເຄຊັນ AI ໃຫ້ດີຂຶ້ນ, ສາມາດໃຊ້ຮ່ວມກັບໂຄງຮ່າງ (framework) ໃດກໍໄດ້.
ຄຸນສົມບັດຫຼັກຂອງ LangSmith ປະກອບມີ ການຕິດຕາມ LLM, ປະເມີນຜົນ ແລະ ທົດສອບ, ຈັດການຄຳສັ່ງ ແລະ ຕິດຕາມກວດກາ, ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ງານເຮັດວຽກທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໄດ້อย่างມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ ແລະ ປະຫຍັດເວລາລວມທັງແຮງງານໄດ້ເປັນຈຳນວນຫຼວງຫຼາຍ.
LangSmith ສາມາດນຳໃຊ້ ຫຍັງແດ່?
ໃນການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ, LangSmith ມັກຈະຖືກນຳໃຊ້ໃນສະຖານະການຕ່າງໆ ເຊັ່ນ ການຕິດຕາມ LLM, ປະເມີນຜົນ, ແລະ ປັບປຸງແອັບພລິເຄຊັນ AI. ມັນສາມາດເຊື່ອມໂຍງໄດ້ດີກັບ LangChain, ເຊິ່ງເປັນເຫດຜົນໜຶ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ງານຈຳນວນຫຼາຍເລືອກໃຊ້ມັນ.
ລາຄາ ແລະ ກຸ່ມເປົ້າໝາຍທີ່ເໝາະສົມຂອງ LangSmith
LangSmith มีແພັກເກດຟຣີໃຫ້ລອງໃຊ້ກ່ອນ ແລະ ສາມາດອັບເກດເປັນແບບເສຍເງິນໄດ້ເມື່ອຕ້ອງການ. ຂໍ້ສັງເກດກ່ອນໃຊ້ງານ: ເໝາະສຳລັບນັກພັດທະນາ ແລະ ຟີເຈີຂັ້ນສູງຕ້ອງຈ່າຍເງິນ. ຖ້າທ່ານກຳລັງຊອກຫາເຄື່ອງມື AI ທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຕິດຕາມ LLM, LangSmith ເປັນໜຶ່ງໃນເຄື່ອງມືທີ່ຄວນພິຈາລະນາ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ການຕິດຕາມ LLM
- ການປະເມີນຜົນ ແລະ ທົດສອບ
- ການຈັດການ Prompts
- ການຕິດຕາມກວດກາ
ຂໍ້ດີ
- ເຊື່ອມໂຍງກັບ LangChain ได้ດີ
- ການຕິດຕາມກວດກາທີ່ຄົບຖ້ວນ
ຂໍ້ເສຍ
- ເນັ້ນໃສ່ນັກພັດທະນາເປັນຫຼັກ
- ຟີເຈີຂັ້ນສູງຕ້ອງເສຍຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ການຕິດຕາມ LLM
- ການປະເມີນຜົນ
- ການປັບປຸງແອັບພລິເຄຊັນ AI
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ສຳລັບການພັດທະນາແອັບພລິເຄຊັນ LLM ທີ່ຕ້ອງການການຕິດຕາມ ແລະ ປະເມີນຜົນ, LangSmith ແລະ Langfuse ຖືເປັນຕົວເລືອກຫຼັກທັງສອງ. ພວກເຮົາໃຫ້ 4.3 ຄະແນນ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
LangSmith ຕ້ອງໃຊ້ກັບ LangChain ເທົ່ານັ້ນບໍ?
ບໍ່ຈຳເປັນ, ສາມາດໃຊ້ຮ່ວມກັບໂຄງຮ່າງ (framework) ໃດກໍໄດ້.