LangSmith — ذكاء اصطناعي لتطوير البرمجيات

يتطلب بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة رؤية عميقة في مسارات التنفيذ المعقدة، وتفاعلات الدردشة متعددة الجولات، واستدعاءات الأدوات المتداخلة بعمق والتي لا تستطيع قواعد البيانات العادية الاستعلام عنها بكفاءة. تعالج LangSmith هذا التحدي الهندسي من خلال توفير بنية تحتية مصممة خصيصاً لمراقبة الوكلاء، مما يساعدك على تحديد الأسباب الجذرية الدقيقة لارتفاع مدة الاستجابة، وتجاوز التكاليف، ومخرجات النماذج غير المتوقعة. وسواء كنت تبني باستخدام حزم SDK الأصلية، أو LlamaIndex، أو الأطر المخصصة، فإن المنصة تتصل ببنيتك الحالية باستخدام تتبع غير متزامن خفيف الوزن لا يؤثر على أداء تطبيقك الأساسي. يمكنك تتبع مقاييس الإنتاج الحرجة مثل استخدام الرموز (tokens) ومعدلات الأخطاء، وإعداد تنبيهات Webhooks وPagerDuty، وإجراء تقييمات عبر الإنترنت لتسجيل جودة الوكيل بشكل مستمر. للفرق التي تعمل تحت سياسات صارمة لحوكمة البيانات، توفر LangSmith خيارات للاستضافة الذاتية لـ SmithDB داخل سحابتك الخاصة الافتراضية أو استخدام نماذج نشر المؤسسات حيث لا تغادر البيانات الحساسة بنيتك التحتية أبداً. وفي حين توفر المنصة أدوات قوية لتصحيح الأخطاء والتجميع لإظهار أنماط الاستخدام المخفية، فإنها تتطلب دمج حزم SDK في قاعدتك البرمجية وإدارة أحجام التتبع بعناية في الخطط المدفوعة. إذا كنت جاداً بشأن نقل وكلاء الذكاء الاصطناعي من النماذج الأولية التجريبية إلى أنظمة إنتاج قابلة للتنبؤ والتوسع، فإن تبني طبقة تتبع وتقييم مخصصة يعد ضرورة تشغيلية.