LangSmith 入门

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，以便您可以快速且自信地发布。

可观测性

在 LangSmith 中分析追踪，并基于这些配置指标、仪表板和警报。

评估

评估您的应用程序在生产流量中的表现 —— 评分应用程序性能并获取关于您数据的人工反馈。

提示词工程

迭代提示词，具有自动版本控制和协作功能。

LangSmith + LangChain OSS

LangSmith 是与框架无关的 —— 它可以与 LangChain 的开源框架 langchain 和 langgraph 一起使用，也可以不使用。

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

可观测性

可观测性对于任何软件应用程序都很重要，对于 LLM 应用程序尤其如此。 LLM 本质上是不确定的，这意味着它们可能会产生意外的结果。这使得它们比正常的程序更难调试。

这就是 LangSmith 可以提供帮助的地方！ LangSmith 具有 LLM 原生的可观测性，让您可以从您的应用程序中获得有意义的见解。 LangSmith 的可观测性功能涵盖您应用程序开发的所有阶段 - 从原型设计、到 Beta 测试、再到生产。

• 通过向您的应用程序添加追踪开始使用。
• 创建仪表板以查看关键指标，如 RPS、错误率和成本。

评估

AI 应用程序的质量和开发速度取决于高质量的评估数据集和指标，以便在这些数据集和指标上测试和优化您的应用程序。 LangSmith SDK 和 UI 使构建和运行高质量评估变得容易。

• 通过创建您的第一个评估开始使用。
• 使用我们的现成的评估器作为起点，快速评估您的应用程序的性能。
• 在 LangSmith UI 中分析评估结果，并比较随时间推移的结果。
• 轻松收集关于您的数据的人工反馈，以改进您的应用程序。

提示词工程

虽然传统的软件应用程序是通过编写代码构建的，但 AI 应用程序涉及编写提示词来指示 LLM 执行什么操作。 LangSmith 提供了一套旨在启用和促进提示词工程的工具，以帮助您为您的应用程序找到完美的提示词。

• 通过创建您的第一个提示词开始使用。
• 使用Playground迭代模型和提示词。
• 在您的应用程序中以编程方式管理提示词。