LangSmith
פלטפורמת תצפית למעקב וניטור של סוכני AI ומודלי שפה (מבית LangChain).
בעמוד הזה
מה LangSmith עושה?
LangSmith מיועדת לצוות שבונה סוכנים ורוצה לראות את שרשרת הצעדים, הכשלים והעלות של כל ריצה. היא שימושית במיוחד כשהתהליך בנוי סביב רכיבי LangChain, אך אפשר להשתמש בה גם למעקב כללי אחרי קריאות למודל. לפני שמחליטים שהיא שכבת התצפית היחידה כדאי לבדוק אילו נתונים יוצאים מהיישום ואיך מפרידים בין סביבת ניסוי לסביבת לקוחות.
יכולות מרכזיות
- מעקב אחרי שרשראות וסוכנים בזמן ריצה
- הערכות וניטור עלות של קריאות למודל
- חיבור לעבודה עם רכיבי LangChain
שימושים בעסק
- איתור שלב שבו סוכן תקוע או חוזר על אותה פעולה
- בדיקת השפעת שינוי בכלי של הסוכן על תוצאות הלקוח
איך מתחילים
- חברו פרויקט בדיקה ושלחו כמה שרשראות קצרות.
- הגדירו אילו עקבות נשמרות בסביבת ניסוי בלבד.
- בדקו ריצה עם כלי שנכשל וריצה עם פלט חלקי.
מה לבדוק לפני שבוחרים
- בדקו את הפרדת הסביבות לפני שמעבירים עקבות עם נתוני לקוח.
- אל תניחו שחיבור ל־LangChain מכסה כל כלי חיצוני שהסוכן קורא לו.
מקורות רשמיים
המקורות נבדקו ב־. מסלולים, מחירים ומגבלות שימוש עשויים להשתנות; בדקו את התנאים העדכניים באתר הכלי.
- LiteLLM
שער AI בקוד פתוח: מפתח תואם OpenAI, ניתוב בין ספקים ומעקב הוצאות.
- Mem0
שכבת זיכרון לסוכני AI ולאפליקציות, כדי לשמור הקשר מאינטראקציות קודמות.
- Modal
תשתית serverless להרצת קוד על CPU ו־GPU בקנה מידה ל־AI ונתונים.
- Perplexity
כלי מחקר ושאלות המבוסס על AI ומציג מקורות לתשובות. הוא מתאים לשלב איסוף ובדיקת מידע בתהליך תוכן או מחקר, כאשר עדיין נדרשת קריאה של המקורות עצמם.