

Langwatch
簡介 :
LangWatch是一個專為大型語言模型(LLM)設計的監控、評估和優化平臺。它通過科學的方法來衡量LLM的質量,自動尋找最佳的提示和模型,並提供一個直觀的分析儀表板,幫助AI團隊以10倍的速度交付高質量的產品。LangWatch的主要優點包括減少手動優化過程、提高開發效率、確保產品質量和安全性,以及支持企業級的數據控制和合規性。產品背景信息顯示,LangWatch利用Stanford的DSPy框架,幫助用戶在幾分鐘內而非幾周內找到合適的提示或模型,從而加速產品從概念驗證到生產的轉變。
需求人群 :
LangWatch的目標受眾是AI團隊和工程師,特別是那些需要快速、可靠地將LLM應用投入生產的專業人士。該產品通過減少手動優化工作、提供質量保證和企業級安全控制,幫助他們提高工作效率和產品質量,從而在競爭激烈的市場中獲得優勢。
使用場景
提高RAG的性能,通過LangWatch找到最佳提示和示例,返回正確的文檔。
減少幻覺,通過優化提示來最大化忠實度得分,提高用戶回答的質量。
使用LangWatch DSPy Visualizer跟蹤優化進度,確保模型性能。
產品特色
測量:採用科學方法衡量LLM質量。
最大化:自動尋找最佳提示和模型,利用Stanford的DSPy框架。
易用性:拖放式協作,與團隊成員輕鬆合作。
一鍵優化:通過DSPy優化器自動找到最佳提示和示例。
兼容性:支持所有LLM模型,輕鬆切換並優化提示。
監控:提供監控、調試、成本跟蹤等功能。
分析:提供主題、事件、自定義圖表等分析工具。
評估與護欄:包括越獄檢測、RAG質量評估等。
使用教程
1. 訪問LangWatch官網並註冊賬戶。
2. 上傳或創建你的LLM應用數據集。
3. 使用LangWatch的監控功能,跟蹤應用的性能和質量。
4. 利用評估工具,對整個LLM管道進行評估,找出可靠的部分。
5. 通過優化工作室,自動尋找最佳的提示和模型。
6. 使用拖放式提示技術,如ChainOfThought、FewShotPrompting、ReAct。
7. 通過LangWatch DSPy Visualizer監控優化進度。
8. 根據需要調整和優化LLM管道,以提高性能和質量。
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