

Langtrace
紹介 :
Langtraceは、トレースとメトリクスの収集と分析を行い、大規模言語モデル(LLM)アプリケーションのパフォーマンス向上を支援するオープンソースのオブザーバビリティツールです。OpenTelemetry標準トレースをサポートし、自己ホスティング可能で、ベンダーロックインを回避します。Langtraceはエンドツーエンドのオブザーバビリティを提供し、RAGやファインチューニングモデルを含む、機械学習プロセスの全体像を把握するのに役立ちます。さらに、Langtraceはフィードバックループの構築もサポートし、トレースされたLLMインタラクションからゴールドデータセットを作成することで、AIアプリケーションの継続的なテストと強化を可能にします。
ターゲットユーザー :
Langtraceのターゲットユーザーは、LLMアプリケーションの開発と保守を行う開発者とデータサイエンティストです。高度なセキュリティ保護、シンプルで非侵襲的な設定、一般的なLLMとフレームワークのサポート、そして組み込みの評価ツールを提供することで、より信頼性の高いAIソリューションの構築と展開を支援します。
使用シナリオ
Langtraceを使用してAIチャットボットのパフォーマンスをトレースして最適化する。
Langtraceを使用してデータセットを作成し、自然言語処理モデルを継続的にテストして改善する。
Langtraceのフィードバックループ機能を利用して、機械翻訳アプリケーションの精度を向上させる。
製品特徴
トレースリクエストによるボトルネック検出とパフォーマンス最適化。
LLMリクエストへの注釈と手動評価によるゴールドデータセットの作成。
LLMベースの自動評価の実行と、時間経過に伴うパフォーマンスの変化の追跡。
異なるモデルにおけるプロンプトのパフォーマンス比較。
プロジェクト、モデル、ユーザーレベルでのコストと遅延の追跡。
使用チュートリアル
Langtrace公式サイトにアクセスしてアカウントを登録する。
ドキュメントの説明に従って、2行のコードでLangtrace SDKをプロジェクトに統合する。
Langtraceを使用してアプリケーションリクエストをトレースし、パフォーマンスボトルネックを特定して解決する。
LLMリクエストに注釈を付け、手動で評価してゴールドデータセットを構築する。
自動評価を実行し、モデルのパフォーマンスの時間経過に伴う変化を監視する。
Playground機能を使用して、異なるモデルのプロンプトの効果を比較する。
プロジェクト、モデル、ユーザーレベルでのコストと遅延を監視する。
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