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Langtrace
简介 :
Langtrace是一个开源的可观测性工具，用于收集和分析追踪和指标，帮助提升大型语言模型（LLM）应用的性能。它支持OpenTelemetry标准追踪，可自我托管，避免供应商锁定。Langtrace提供端到端的可观测性，帮助用户全面了解整个机器学习流程，包括RAG或微调模型。此外，Langtrace还支持建立反馈循环，通过追踪的LLM交互创建黄金数据集，不断测试和增强AI应用。
需求人群 :
Langtrace的目标受众是开发和维护LLM应用的开发者和数据科学家。它通过提供高级安全保护、简单非侵入性设置、支持流行的LLMs和框架，以及内置的评估工具，帮助他们构建和部署更可靠的AI解决方案。
使用场景
使用Langtrace追踪和优化AI聊天机器人的性能。
通过Langtrace创建数据集，持续测试和改进自然语言处理模型。
利用Langtrace的反馈循环功能，提升机器翻译应用的准确性。
产品特色
追踪请求，检测瓶颈，优化性能。
注释和手动评估LLM请求，创建黄金数据集。
运行基于LLM的自动化评估，跟踪性能随时间的变化。
在不同模型中比较提示的性能。
在项目、模型和用户级别跟踪成本和延迟。
使用教程
访问Langtrace官网并注册账户。
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根据文档说明，使用两行代码集成Langtrace SDK到你的项目中。
利用Langtrace追踪应用请求，识别并解决性能瓶颈。
对LLM请求进行注释和手动评估，构建黄金数据集。
运行自动化评估，监控模型性能随时间的变化。
使用Playground功能，比较不同模型的提示效果。
监控项目、模型和用户层面的成本和延迟。
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