LLM の可観測性と LangSmith について知っておくべきことすべて

AI 駆動型アプリケーションの時代では、自然言語の生成から意思決定プロセスの支援に至るまで、複雑な問題を解決するために大規模言語モデル (LLM) が必要になりました。ただし、これらのモデルの複雑さと予測不可能性が増大しているため、その動作を効果的に監視して理解することが困難になっています。ここで、LLM アプリケーションでは可観測性が重要になります。

可観測性とは、システムの出力とメトリクスを分析することによってシステムの内部状態を理解する実践です。 LLM アプリケーションの場合、モデルが意図したとおりに機能していることを確認し、エラーやバイアスに関する洞察を提供し、コスト消費を示し、現実世界のシナリオのパフォーマンスの最適化に役立ちます。

LLM への依存が高まるにつれて、LLM の動作を観察およびデバッグするための堅牢なツールの必要性も高まります。 LangSmith は、LLM ベースのアプリケーションの可観測性を強化するために特別に設計された LangChain の強力な製品です。 LangSmith は、LLM パイプラインを監視、評価、分析するためのツールを開発者に提供し、AI ソリューションのライフサイクル全体を通して信頼性とパフォーマンスを保証します。

この記事では、LLM アプリケーションにおける可観測性の重要性と、LangSmith がどのようにして開発者が AI ワークフローをより適切に制御できるようになり、より信頼性が高く効率的な LLM を利用したシステムを構築する道を開くのかについて説明します。

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