Langtrace AI

跟踪

Langtrace 收集 LLM 请求的跟踪信息，并以可视化的方式呈现，帮助开发者分析请求执行路径，识别潜在的性能瓶颈，并优化模型的响应速度。

评估

Langtrace 提供多种评估方法，包括统计分析、模型评估和手动标注，帮助开发者评估 LLM 模型的性能，并识别模型的优缺点。

标注

Langtrace 支持手动标注 LLM 请求，并创建黄金数据集，帮助开发者训练和改进模型。

监控

Langtrace 提供丰富的指标监控功能，包括模型调用次数、响应时间、成本等，帮助开发者实时监控 LLM 应用的运行状态。

Playground

Langtrace 提供一个互动式 playground，开发者可以在此测试不同的 prompt，并比较不同模型的性能。

• AI 开发者：使用 Langtrace AI 提升 LLM 应用性能，对延迟和准确性等关键指标进行可观测性和评估。
• 机器学习工程师：利用 Langtrace AI 的开源平台，简化 AI 原型开发流程，实现高效的监控和评估。
• 企业团队：通过 Langtrace AI 的企业级安全功能和 SOC2 II 型认证，增强 AI 应用的安全性和合规性。
• 数据科学家：使用 Langtrace AI 的提示版本控制和比较工具，对不同 LLM 的性能进行彻底评估并获得深入见解。
• 研究科学家：将 Langtrace AI 作为 Langtrace 的替代方案，用于开源可观测性，促进协作并推动平台发展。

Langtrace 是什么？

Langtrace 是一款开源的 LLM 可观测性工具，用于监控、评估和优化大型语言模型 (LLM) 应用。

如何使用 Langtrace？

开发者可以使用 Langtrace SDK 快速集成 Langtrace 到他们的应用。Langtrace 提供了简洁的 API，方便开发者获取 LLM 请求的跟踪信息和指标数据。

Langtrace 如何帮助我改进 LLM 应用？

Langtrace 通过提供可视化跟踪、评估方法和指标监控功能，帮助开发者理解 LLM 应用的行为，定位性能瓶颈，并提高模型效率。

Langtrace 与其他 LLM 可观测性工具相比有什么优势？

Langtrace 是一款开源工具，并且支持 OpenTelemetry 标准，因此开发者可以自由选择任何他们喜欢的可观测性工具。此外，Langtrace 提供了多种评估方法和丰富的指标监控功能，帮助开发者更全面地了解 LLM 应用的运行状况。

Langtrace 是免费的吗？

Langtrace 提供免费版和付费版。免费版提供基本的跟踪和评估功能，付费版提供更多高级功能，例如自定义指标、用户角色管理等。

• 首先安装 Langtrace AI SDK。根据项目需求选择 Python 或 TypeScript 版本。
• 使用您的 API 密钥初始化 SDK。这涉及一个简单的两行代码集成过程。
• 将 SDK 集成到您的应用程序中，以自动跟踪您的 GenAI 堆栈。Langtrace 将捕获关键指标。
• 访问 Langtrace 仪表板以监控关键指标，例如令牌使用情况、延迟和准确性。
• 利用评估功能评估模型性能，帮助改进提示并提高整体应用程序效率。比较不同的提示版本。
• 利用提示的版本控制；轻松管理和部署新的提示版本或恢复到以前的迭代。
• 探索 Langtrace 的各种集成，扩展其功能以适应众多 LLM、框架和数据库。
• 使用 Langtrace 仪表板中的见解来识别和解决与成本、延迟和准确性相关的问题。
• 检查有关令牌使用情况、完成时间和模型性能的详细信息，以进行深入分析。
• 使用通过 Langtrace AI 收集和分析的数据来提高 AI 应用程序的整体性能。