开始使用 LangSmith

LangSmith 是一个用于构建生产级 LLM 应用程序的平台。 它允许您密切监控和评估您的应用程序，以便您可以快速、自信地交付。

可观察性

在 LangSmith 中分析跟踪，并基于这些配置指标、控制面板和警报。

评估

根据生产流量评估您的应用程序 — 对应用程序性能进行评分并获得有关数据的人工反馈。

快速工程

使用自动版本控制和协作功能迭代提示。

LangSmith + LangChain OSS

LangSmith 与框架无关 — 它可以与 LangChain 的开源框架一起使用，也可以单独使用langchain和langgraph.

如果您正在使用其中任何一个，则可以使用单个环境变量启用 LangSmith 跟踪。 有关更多信息，请参阅使用 LangChain 设置 LangSmith 或使用 LangGraph 设置 LangSmith 的操作指南。

可观察性

可观测性对于任何软件应用程序都很重要，尤其是对于 LLM 应用程序。LLM 本质上是不确定的，这意味着它们会产生意想不到的结果。这使得它们比正常情况下更难调试。

这就是 LangSmith 可以提供帮助的地方！LangSmith 具有 LLM 原生可观测性，使您能够从应用程序中获得有意义的见解。LangSmith 的可观测性功能可覆盖应用程序开发的所有阶段 - 从原型设计到 beta 测试，再到生产。

• 首先，将跟踪添加到您的应用程序。
• 创建控制面板以查看 RPS、错误率和成本等关键指标。

评估

AI 应用程序的质量和开发速度取决于用于测试和优化应用程序的高质量评估数据集和指标。LangSmith SDK 和 UI 使构建和运行高质量评估变得容易。

• 首先创建您的第一个评估。
• 使用我们的现成评估器作为起点，快速评估您的应用程序的性能。
• 在 LangSmith UI 中分析评估结果，并比较一段时间内的结果。
• 轻松收集有关数据的人工反馈以改进您的应用程序。

快速工程

传统的软件应用程序是通过编写代码构建的，而 AI 应用程序涉及编写提示来指示 LLM 做什么。LangSmith 提供了一组工具，旨在启用和促进 prompt 工程，以帮助您找到最适合您的应用程序的 prompt。

• 首先创建您的第一个提示。
• 使用 Playground 迭代模型和提示。
• 在应用程序中以编程方式管理提示。