LangSmith — Yazılım Geliştirme için Yapay Zeka

Güvenilir yapay zeka uygulamaları oluşturmak; karmaşık yürütme yolları, çok turlu sohbet etkileşimleri ve standart veritabanlarının verimli bir şekilde sorgulayamayacağı kadar derinlemesine iç içe geçmiş araç çağrıları hakkında derin bir görünürlük gerektirir. LangSmith; ajan gözlemlenebilirliği için amaca yönelik altyapı sunarak bu mühendislik zorluğunun üstesinden gelir ve gecikme artışlarının, maliyet aşımlarının ve beklenmeyen model çıktı اینکه kesin kök nedenlerini belirlemenize yardımcı olur. İster yerel SDK'lar, ister LlamaIndex veya özel çerçevelerle geliştirme yapıyor olun, platform; çekirdek uygulama performansınızı etkilemeyen hafif asenkron izleme (tracing) kullanarak mevcut mimarinize bağlanır. Token kullanımı ve hata oranları gibi kritik üretim metriklerini takip edebilir, webhooks ve PagerDuty uyarıları ayarlayabilir ve ajan kalitesini sürekli olarak puanlamak için çevrimiçi değerlendirmeler çalıştırabilirsiniz. Sıkı veri yönetişimi politikaları altında faaliyet gösteren ekipler için LangSmith, SmithDB'yi sanal özel bulutunuzda (VPC) barındırma veya hassas izlerin altyapınızı asla terk etmediği kurumsal dağıtım modellerini kullanma seçenekleri sunar. Platform, gizli kullanım kalıplarını ortaya çıkarmak için güçlü hata ayıklama ve kümeleme araçları sunarken, kod tabanınıza SDK'lar entegre etmenizi ve ücretli katmanlarda iz hacimlerini dikkatli bir şekilde yönetmenizi gerektirir. Yapay zeka ajanlarını deneysel prototiplerden öngörülebilir, ölçeklenebilir üretim sistemlerine taşımak konusunda ciddîyseniz, özel bir izleme ve değerlendirme katmanı benimsemek operasyonel bir zorunluluktur.