ツール情報
LangSmithは、開発者が高度な言語モデルアプリケーションを簡単かつ自信を持って構築および管理するために設計された強力なプラットフォームです。.
LangSmithは、全く新しいアプリケーションの波を紹介する包括的な開発者プラットフォームとして機能します。ユーザーには、複雑な言語モデル（LLM）アプリケーション専用に調整された、観測性、テスト、評価、監視などのさまざまな必須ツールが提供されます。.
LangSmithの際立った特徴の1つは、開発者が特定のニーズに合わせて簡単に統合および適応できる柔軟でオープンソースのSDKです。これにより、LLMアプリに観測性とテスト機能を簡単に追加でき、各ステップでの入力と出力を視覚化できます。この透明性は、LLMの動作をより深く理解するのに役立ち、より高度なアプリケーションの作成を容易にします。.
さらに、LangSmithはLLMアプリケーションのユニットテストを簡単にします。開発者は、テストデータセットを迅速に設定し、アプリケーションを実行し、結果を分析できます—すべてLangSmith環境内で行えます。このプラットフォームには、データセットのキュレーション、異なるチェーンのパフォーマンス比較、AI支援の評価、コラボレーションツール、ベストプラクティスのガイドラインなどの機能が含まれています。.
LangSmithは、ミッションクリティカルな観測性を確保し、アプリケーションレベルの重要な統計、フィードバック収集、フィルタリングされたトレース、コストとパフォーマンスのメトリクスを提供します。このリアルタイム監視は、LLMの予測不可能な性質を考慮すると特に有益であり、開発者がアプリケーションの動作を実行中に把握するのに役立ちます。.
全体として、LangSmithの使命は、開発者が自信を持ってLLMアプリケーションを構築および展開できるようにすることです。これは、堅牢なツールセットだけでなく、開発者が信頼できるベストプラクティスのフレームワークも提供します。このプラットフォームは、オープンソースの貢献者、コミュニティメンバー、LLM技術に取り組むソフトウェアエンジニアに最適です。.
LangSmithを試してみたい場合は、サインアップすることでベータ版に簡単にアクセスできます。または、オープンソースの貢献者またはコミュニティメンバーとして早期アクセスを得るためのフォームに記入することもできます。.
∞利点と欠点
利点
- フィードバックの収集
- ベストプラクティスの遵守
- テストデータセットの作成
- 貢献者のための早期アクセス
- コストパフォーマンスの測定
- アプリレベルの使用統計
- リアルタイムでの監視
- ベータ版が利用可能
- 異なるセットアップでの動作
- LLMのランダム性
- LLMアプリの観測性
- チェーンパフォーマンスの比較
- コラボレーションの支援
- オープンソースSDK
- 柔軟な統合
- トレースをフィルタリングするための機能
- LLMアプリのテスト
- ユニットテストを支援
欠点
- LLMの使用に制限
- データセットの整理が必要
- ランダム性による不確実性
- 限定的な早期アクセス
- ベータ版のリスク
- 可観測性は変更に依存
- 明確な統合が必要
- クロスプラットフォームサポートへの言及なし
- 別のテストエリアなし
- 柔軟な変更に依存
