LangWatch
ແພລດຟອມສັງເກດການສຳລັບການທົດສອບ ແລະ ປະເມີນຜົນ AI Agent. LangWatch ປ່ຽນການຕິດຕາມຕົວຈິງໃນລະບົບ Production ໃຫ້ເປັນຊຸດຂໍ້ມູນປະເມີນຜົນ ພ້ອມທັງຈຳລອງຂະບວນການ Agent ແບບ End-to-End ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານຈັບຂໍ້ຜິດພາດໄດ້ກ່ອ
ໄປທີ່ເວັບໄซต์ ↗LangWatch ແມ່ນຫຍັງ
LangWatch ແມ່ນແພລດຟອມທີ່ເນັ້ນໃສ່ການປະເມີນຜົນ LLM ແລະ ລະບົບສັງເກດການສຳລັບ AI Agent. ຄຳຖາມທີ່ມັນຕອບຄື: Agent ຂອງທ່ານໃນລະບົບ Production ເຮັດວຽກໄດ້ດີສ່ຳໃດ? ການສົນທະນາໃດເກີດຂໍ້ຜິດພາດ? ຫຼັງຈາກປັບປຸງເວີຊັນແລ້ວ ມັນດີຂຶ້ນ ຫຼື ຫ້າຍລົງ? ຄຳຖາມເຫຼົ່ານີ້ຍາກที่จะຕອບໄດ້ພຽງແຕ່ເບິ່ງ Log ທຳມະດາ. LangWatch ໄດ້ລວມເອົາການຕິດຕາມ, ການປະເມີນຜົນ ແລະ ການທົດສອບເຂົ້າດ້ວຍກັນ ເພື່ອໃຫ້ທ່ານສາມາດວັດແທກຄຸນນະພາບຂອງ Agent ได้ຢ່າງຊັດເຈນ.
ການອອກແບບອັນໜຶ່ງທີ່ສະຫຼາດຂອງມັນແມ່ນ ການປ່ຽນການຕິດຕາມຕົວຈິງໃນ Production ໃຫ້ເປັນຊຸດຂໍ້ມູນປະເມີນຜົນໂດຍກົງ. ນັ້ນໝາຍຄວາມວ່າ ຂໍ້ມູນນຳເຂົ້າທີ່ຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງປ້ອນໃຫ້ Agent ຂອງທ່ານ ສາມາດຖືກເກັບລວບລວມມາເປັນວັດຖຸດິບສຳລັບການທົດສອບ Regression ໄດ້ ເຮັດໃຫ້ການປະເມີນຜົນຂອງທ່ານໃກ້ຄຽງກັບຄວາມເປັນຈິງ ບໍ່ແມ່ນການຄິດຂຶ້ນມາເອງ. ມັນຍັງສາມາດຈຳລອງຂະບວນການ Agent แบบ End-to-End ເພື່ອຊອກຫາວ່າຂັ້ນຕອນໃດໃນ Agent ຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ມີບັນຫາ.
ຄຸນສົມບັດເດັ່ນ ແລະ ກໍລະນີການນຳໃຊ້
LangWatch ມີຄວາມສາມາດໃນການຕິດຕາມແບບ Distributed Tracing, ປະເມີນຜົນຜົນໄດ້ຮັບຈາກ LLM, ປ່ຽນການຕິດຕາມໃນ Production ເປັນຊຸດຂໍ້ມູນ ແລະ ຈຳລອງຂະບວນການ Agent แบบ End-to-End. ສຳລັບທີມງານແລ້ວ ມັນຊ່ວຍໃຫ້ການກະທຳເຊັ່ນ: "ປ່ຽນ Prompt ຫຼື ປ່ຽນ Model" ມີມາດຕະຖານທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ - ທ່ານສາມາດກວດສອບຄະແນນທີ່ປ່ຽນແປງໄດ້ ໂດຍບໍ່ຕ້ອງໃຊ້ຄວາມຮູ້ສຶກໃນການຕັດສິນໃຈ.
ກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ເໝາະສົມປະກອບມີ: ທີມງານທີ່ນຳ LLM ຫຼື Agent ຂຶ້ນ Production ແລ້ວ ແລະ ຕ້ອງການຕິດຕາມຄຸນນະພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ; ນັກພັດທະນາທີ່ຕ້ອງການສ້າງຂະບວນການປະເມີນຜົນ ແລະ Regression Testing ເພື່ອຫຼີກລ່ຽງຄວາມສ່ຽງໃນທຸກໆຄັ້ງທີ່ມີການປ່ຽນແປງ; ພ້ອມທັງວິສະວະກອນທີ່ສ້າງ Agent ຫຼາຍຂັ້ນຕອນທີ່ສັບສົນ ແລະ ຕ້ອງການກວດສອບບັນຫາทีລະຂັ້ນຕອນ. ມັນໃຊ້ຮູບແບບ Freemium ເຊິ່ງທີມງານຂະໜາດນ້ອຍສາມາດເລີ່ມຕົ້ນເຊື່ອມຕໍ່ລະບົບສັງເກດການ ແລະ ປະເມີນຜົນໄດ້ຟຣີ ກ່ອນທີ່ຈະອັບເກຣດເມື່ອຂະໜາດ ແລະ ຟີເຈີຂັ້ນສູງເພີ່ມຂຶ້ນ.
ຄຸນສົມບັດເດ่น
- ການຕິດຕາມແບບ Distributed Tracing ບັນທຶກຂະບວນການທຳງານຂອງ LLM ແລະ Agent ຢ່າງຄົບຖ້ວນ
- ປະເມີນຜົນຜົນໄດ້ຮັບຈາກ LLM ປ່ຽນຄຸນນະພາບໃຫ້ເປັນຄະແນນທີ່ວັດແທກໄດ້
- ປ່ຽນການຕິດຕາມຕົວຈິງໃນ Production ໃຫ້ເປັນຊຸດຂໍ້ມູນປະເມີນຜົນດ້ວຍການຄລິກດຽວ
- ຈຳລອງຂະບວນການ Agent แบบ End-to-End ເພື່ອຊີ້ສຳຫຼວດຈຸດທີ່ມີບັນຫາໃນຫຼາຍຂັ້ນຕອນ
- ປຽບທຽບການປະເມີນຜົນກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການປັບປຸງ ເພື່ອເປັນບ່ອນອີງໃນການຕັດສິນໃຈເອົາຂຶ້ນລະບົບ
ຂໍ້ດີ
- ໃຊ້ການຕິດຕາມຕົວຈິງເພື່ອສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນປະເມີນຜົນ ເຮັດໃຫ້ການທົດສອບກົງກັບສະຖານະການຈິງ
- ຮອງຮັບການກວດສອບทีລະຂັ້ນຕອນສຳລັບ Agent ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ ຊ່ວຍຊອກຫາບັນຫາໄດ້ໄວ
- ເຮັດໃຫ້ການປ່ຽນແປງ Prompt ແລະ Model ມີມາດຕະຖານ Regression ທີ່ວັດແທກໄດ້
ຂໍ້ເສຍ
- ການສ້າງລະບົບປະເມີນຜົນໃຫ້ສົມບູນ ຕ້ອງການຕົ້ນທຶນດ້ານການອອກແບບໃນຊ່ວງທຳອິດ
- ຄຸນນະພາບຂອງຕົວຊີ້ວັດການປະເມີນຜົນຈະສົ່ງຜົນຕໍ່ມູນຄ່າຂອງມັນໂດຍກົງ
- ອາດຈະເບິ່ງວ່າໜັກເກີນໄປສຳລັບແອັບພລິເຄຊັນຂະໜາດນ້ອຍທີ່ມີການເອີ້ນໃຊ້ພຽງອບຮອບດຽວ
ກໍລະນີການນำໃຊ້
- ຕິດຕາມຄຸນນະພາບການຕອບກັບຂອງ LLM ແລະ Agent ໃນລະບົບ Production
- ສ້າງຂະບວນການປະເມີນຜົນ Regression ແບບອັດຕະໂນມັດກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການປັບປຸງເວີຊັນ
- ເກັບກຳຂໍ້ມູນນຳເຂົ້າຈາກຜູ້ໃຊ້ຕົວຈິງເພື່ອສ້າງເປັນຊຸດຂໍ້ມູນປະເມີນຜົນ
- ກວດສອບຈຸດທີ່ມີບັນຫາສະເພາະເຈາະຈົງໃນຂະບວນການ Agent ຫຼາຍຂັ້ນຕອນ
ໝາຍເຫດຈากบັນນາທິການ
ສິ່ງທີ່ໜ້າຢ້ານທີ່ສຸດໃນການສ້າງຜະລິດຕະພັນ AI ຄື "ຫຼັງຈາກປັບປຸງເວີຊັນແລ້ວ ຮູ້ສຶກວ່າດີຂຶ້ນ ແຕ່ບອກບໍ່ໄດ້ວ່າດີຂຶ້ນບ່ອນໃດ". LangWatch ປ່ຽນຄວາມຮູ້ສຶກລວມໆນີ້ໃຫ້ກາຍເປັນວິສະວະກຳທີ່ເບິ່ງເຫັນຄະແນນໄດ້. ພຽງແຕ່ຄວາມສາມາດ "ໃຊ້ການຕິດຕາມໃນ Production ສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນປະເມີນຜົນ" ກໍ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຈົດຈຳ - ມັນບັງຄັບໃຫ້ການທົດສອບຂອງທ່ານຕ້ອງຕິດພັນກັບໂລກຄວາມເປັນຈິງ. ແນ່ນອນວ່າການປະເມີນຜົນນີ້ຕ້ອງການຄວາມຕັ້ງໃຈຂອງທ່ານໃນການອອກແບບຕົວຊີ້ວັດ ເຄື່ອງມືມີກອບໃຫ້ແຕ່ບໍ່ໄດ້ຄິດແທນທ່ານວ່າອັນໃດຄືຄວາມ “ດີ”. ສໍາລັບທີມງານທີ່ເອົາຈິງເອົາຈັງກັບການดูแลรักษา Agent ນີ້ແມ່ນ Dashboard ທີ່ຄວນຕິດຕັ້ງ. ພວກເຮົາໃຫ້ 4.3 ຄະແນນ.
ຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ
LangWatch ແຕກຕ່າງຈາກເຄື່ອງມືຕິດຕາມ APM ທົ່ວໄປແນວໃດ?
APM แบบດັ້ງເດີມຈະເບິ່ງຕົວຊີ້ວັດລະບົບເຊັ່ນ: Latency ແລະ Error Rate ແຕ່ບໍ່ສາມາດຕອບໄດ້ວ່າ "ຄຳຕອບນີ້ດີ ຫຼື ບໍ່". LangWatch ຖືກອອກແບບມາສຳລັບ LLM ແລະ Agent ໂດຍສະເພາະ ໂດຍນອກຈາກການຕິດຕາມແລ້ວ ມັນຍັງປະເມີນຄຸນນະພາບໃນລະດັບ Semantic ພ້ອມທັງສາມາດປ່ຽນການຕິດຕາມເປັນວັດຖຸດິບໃນການທົດສອບໄດ້ ເຊິ່ງເຄື່ອງມືຕິດຕາມທົ່ວໄປບໍ່ສາມາດເຮັດໄດ້.
ການປ່ຽນການຕິດຕາມໃນ Production ໃຫ້ເປັນຊຸດຂໍ້ມູນປະເມີນຜົນມີຂໍ້ດີແນວໃດ?
ການປະເມີນຜົນຂອງທ່ານຈະສະທ້ອນເຖິງສິ່ງທີ່ຜູ້ໃຊ້ກຳລັງຖາມແທ້ໆ ບໍ່ແມ່ນກໍລະນີການທົດສອບທີ່ທ່ານຄິດຂຶ້ນມາເອງ. ສິ່ງນີ້ຊ່ວຍໃຫ້ການທົດສອບ Regression ສາມາດຈັບ Corner Cases ທີ່ຈະເກີດບັນຫາຂຶ້ນຈິງໃນໂລກຕົວຈິງໄດ້.