Langtrace

Langtrace: Plateforme d'Observabilité Open Source et d'Évaluations pour les Agents d'IA

Qu'est-ce que Langtrace ?

Langtrace est une plateforme open source conçue pour fournir des capacités d'observabilité et d'évaluation pour les agents d'IA, en particulier ceux alimentés par des modèles de langage volumineux (LLM). Il aide les développeurs et les organisations à mesurer les performances, à améliorer la sécurité et à itérer vers des déploiements d'agents d'IA meilleurs et plus sûrs.

Comment fonctionne Langtrace ?

Langtrace fonctionne en s'intégrant au code de votre agent d'IA à l'aide de SDK simples en Python et TypeScript. Il trace et surveille ensuite divers aspects du fonctionnement de l'agent, notamment :

• Utilisation et coût des jetons: Suivez le nombre de jetons utilisés et le coût associé.
• Latence d'inférence: Mesurez le temps nécessaire à l'agent pour générer des réponses.
• Précision: Évaluez la précision des sorties de l'agent à l'aide d'évaluations automatisées et d'ensembles de données organisés.
• Requêtes API: Tracez automatiquement votre pile GenAI et faites remonter les métadonnées pertinentes

Ces données sont ensuite visualisées dans des tableaux de bord, ce qui vous permet d'obtenir des informations sur les performances de votre agent et d'identifier les points à améliorer. Principales caractéristiques

• Configuration simple: Langtrace offre une configuration non intrusive qui peut être intégrée avec seulement quelques lignes de code.
• Surveillance en temps réel: Les tableaux de bord fournissent des informations en temps réel sur les mesures clés telles que l'utilisation des jetons, le coût, la latence et la précision.
• Évaluations: Langtrace facilite la mesure des performances de base et la création d'ensembles de données pour les évaluations automatisées et le réglage fin.
• Contrôle de version des invites: Stockez, contrôlez les versions et comparez les performances des invites sur différents modèles à l'aide du terrain de jeu.
• Sécurité de niveau entreprise: Langtrace fournit des protocoles de sécurité de pointe et est certifié SOC2 Type II.
• Open Source: La nature open source de Langtrace permet la personnalisation, l'audit et les contributions de la communauté.

Cadres et intégrations pris en charge

Langtrace prend en charge une variété de cadres LLM populaires et de bases de données vectorielles, notamment :

• CrewAI
• DSPy
• LlamaIndex
• Langchain
• Large éventail de fournisseurs de LLM
• VectorDBs

Déploiement de Langtrace

Le déploiement de Langtrace est simple. Cela implique de créer un projet, de générer une clé API et d'installer le SDK approprié. Le SDK est ensuite instancié avec la clé API. Des exemples de code sont disponibles pour Python et TypeScript.

Pourquoi Langtrace est-il important ?

Langtrace est important car il aide à relever les défis liés au déploiement d'agents d'IA dans des scénarios réels. En fournissant des capacités d'observabilité et d'évaluation, Langtrace permet aux organisations de :

• Améliorer les performances: Identifier et résoudre les goulots d'étranglement des performances.
• Réduire les coûts: Optimiser l'utilisation des jetons et minimiser les dépenses.
• Améliorer la sécurité: Protéger les données avec des protocoles de sécurité de niveau entreprise.
• Assurer la conformité: Répondre aux exigences de conformité strictes en matière de protection des données.

À qui s'adresse Langtrace ?

Langtrace s'adresse à toute organisation ou personne développant et déployant des agents d'IA, notamment :

• Développeurs d'IA
• Ingénieurs en apprentissage automatique
• Scientifiques des données
• Entreprises adoptant l'IA

Témoignages d'utilisateurs

Les utilisateurs ont salué Langtrace pour sa facilité d'intégration, sa configuration intuitive et ses informations précieuses.

• Adrian Cole, ingénieur principal chez Elastic, a souligné la coexistence de la communauté open source de Langtrace dans un espace concurrentiel.
• Aman Purwar, ingénieur fondateur chez Fulcrum AI, a souligné le processus d'intégration facile et rapide.
• Steven Moon, fondateur d'Aech AI, a souligné le plan réel visant à aider les entreprises à protéger leur vie privée grâce à des installations sur site.
• Denis Ergashbaev, CTO de Salomatic, a trouvé Langtrace facile à configurer et intuitif pour leur application basée sur DSPy.

Démarrer avec Langtrace

Pour commencer avec Langtrace :

1. Visitez le site Web de Langtrace.
2. Explorez la documentation.
3. Rejoignez la communauté sur Discord.

Langtrace vous permet de transformer les prototypes d'IA en produits de niveau entreprise en vous fournissant les outils et les informations dont vous avez besoin pour créer des agents d'IA fiables, sécurisés et performants. C'est une ressource précieuse pour tous ceux qui travaillent avec des LLM et des agents d'IA.