Langtrace
Descripción general de Langtrace
Langtrace: Plataforma de Observabilidad y Evaluaciones de Código Abierto para Agentes de AI
¿Qué es Langtrace?
Langtrace es una plataforma de código abierto diseñada para proporcionar capacidades de observabilidad y evaluación para agentes de AI, particularmente aquellos impulsados por Modelos de Lenguaje Grande (LLMs). Ayuda a los desarrolladores y organizaciones a medir el rendimiento, mejorar la seguridad e iterar hacia implementaciones de agentes de AI mejores y más seguras.
¿Cómo funciona Langtrace?
Langtrace funciona integrándose con el código de su agente de AI utilizando SDKs simples en Python y TypeScript. Luego rastrea y monitorea varios aspectos del funcionamiento del agente, incluyendo:
- Uso y costo de tokens: Rastree el número de tokens utilizados y el costo asociado.
- Latencia de inferencia: Mida el tiempo que tarda el agente en generar respuestas.
- Precisión: Evalúe la precisión de las salidas del agente utilizando evaluaciones automatizadas y conjuntos de datos curados.
- Solicitudes de API: Rastree automáticamente su pila GenAI y muestre los metadatos relevantes
Estos datos se visualizan luego en paneles, lo que le permite obtener información sobre el rendimiento de su agente e identificar áreas de mejora. Características principales
- Configuración sencilla: Langtrace ofrece una configuración no intrusiva que se puede integrar con solo unas pocas líneas de código.
- Monitoreo en tiempo real: Los paneles proporcionan información en tiempo real sobre métricas clave como el uso de tokens, el costo, la latencia y la precisión.
- Evaluaciones: Langtrace facilita la medición del rendimiento de referencia y la creación de conjuntos de datos para evaluaciones automatizadas y ajuste fino.
- Control de versiones de prompt: Almacene, controle las versiones y compare el rendimiento de los prompts en diferentes modelos utilizando el playground.
- Seguridad de nivel empresarial: Langtrace proporciona protocolos de seguridad líderes en la industria y cuenta con la certificación SOC2 Tipo II.
- Código abierto: La naturaleza de código abierto de Langtrace permite la personalización, la auditoría y las contribuciones de la comunidad.
Marcos e integraciones compatibles
Langtrace es compatible con una variedad de marcos LLM populares y bases de datos vectoriales, que incluyen:
- CrewAI
- DSPy
- LlamaIndex
- Langchain
- Amplia gama de proveedores de LLM
- VectorDBs
Implementación de Langtrace
La implementación de Langtrace es sencilla. Implica crear un proyecto, generar una clave API e instalar el SDK apropiado. Luego, el SDK se instancia con la clave API. Hay ejemplos de código disponibles tanto para Python como para TypeScript.
¿Por qué es importante Langtrace?
Langtrace es importante porque ayuda a abordar los desafíos de la implementación de agentes de AI en escenarios del mundo real. Al proporcionar capacidades de observabilidad y evaluación, Langtrace permite a las organizaciones:
- Mejorar el rendimiento: Identificar y abordar los cuellos de botella del rendimiento.
- Reducir los costos: Optimizar el uso de tokens y minimizar los gastos.
- Mejorar la seguridad: Proteger los datos con protocolos de seguridad de nivel empresarial.
- Garantizar el cumplimiento: Cumplir con los estrictos requisitos de cumplimiento para la protección de datos.
¿Para quién es Langtrace?
Langtrace es para cualquier organización o individuo que desarrolle e implemente agentes de AI, incluyendo:
- Desarrolladores de AI
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Científicos de datos
- Empresas que adoptan AI
Testimonios de usuarios
Los usuarios han elogiado a Langtrace por su facilidad de integración, configuración intuitiva e información valiosa.
- Adrian Cole, Ingeniero Principal de Elastic, destacó la coexistencia de la comunidad de código abierto de Langtrace en un espacio competitivo.
- Aman Purwar, Ingeniero Fundador de Fulcrum AI, destacó el proceso de integración fácil y rápido.
- Steven Moon, Fundador de Aech AI, enfatizó el plan real para ayudar a las empresas con la privacidad a través de instalaciones locales.
- Denis Ergashbaev, CTO de Salomatic, encontró Langtrace fácil de configurar e intuitivo para su aplicación basada en DSPy.
Empezando con Langtrace
Para empezar con Langtrace:
- Visite el sitio web de Langtrace.
- Explore la documentación.
- Únase a la comunidad en Discord.
Langtrace le permite transformar los prototipos de AI en productos de nivel empresarial al proporcionar las herramientas y la información que necesita para construir agentes de AI confiables, seguros y de alto rendimiento. Es un recurso valioso para cualquier persona que trabaje con LLMs y agentes de AI.
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