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Langwatch
简介 :
LangWatch是一个专为大型语言模型（LLM）设计的监控、评估和优化平台。它通过科学的方法来衡量LLM的质量，自动寻找最佳的提示和模型，并提供一个直观的分析仪表板，帮助AI团队以10倍的速度交付高质量的产品。LangWatch的主要优点包括减少手动优化过程、提高开发效率、确保产品质量和安全性，以及支持企业级的数据控制和合规性。产品背景信息显示，LangWatch利用Stanford的DSPy框架，帮助用户在几分钟内而非几周内找到合适的提示或模型，从而加速产品从概念验证到生产的转变。
需求人群 :
LangWatch的目标受众是AI团队和工程师，特别是那些需要快速、可靠地将LLM应用投入生产的专业人士。该产品通过减少手动优化工作、提供质量保证和企业级安全控制，帮助他们提高工作效率和产品质量，从而在竞争激烈的市场中获得优势。
使用场景
提高RAG的性能，通过LangWatch找到最佳提示和示例，返回正确的文档。
减少幻觉，通过优化提示来最大化忠实度得分，提高用户回答的质量。
使用LangWatch DSPy Visualizer跟踪优化进度，确保模型性能。
产品特色
测量：采用科学方法衡量LLM质量。
最大化：自动寻找最佳提示和模型，利用Stanford的DSPy框架。
易用性：拖放式协作，与团队成员轻松合作。
一键优化：通过DSPy优化器自动找到最佳提示和示例。
兼容性：支持所有LLM模型，轻松切换并优化提示。
监控：提供监控、调试、成本跟踪等功能。
分析：提供主题、事件、自定义图表等分析工具。
评估与护栏：包括越狱检测、RAG质量评估等。
使用教程
1. 访问LangWatch官网并注册账户。
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2. 上传或创建你的LLM应用数据集。
3. 使用LangWatch的监控功能，跟踪应用的性能和质量。
4. 利用评估工具，对整个LLM管道进行评估，找出可靠的部分。
5. 通过优化工作室，自动寻找最佳的提示和模型。
6. 使用拖放式提示技术，如ChainOfThought、FewShotPrompting、ReAct。
7. 通过LangWatch DSPy Visualizer监控优化进度。
8. 根据需要调整和优化LLM管道，以提高性能和质量。
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