Semua yang Anda Perlu Tahu Tentang Kebolehmerhatian LLM dan LangSmith

Dalam era aplikasi dipacu AI, Model Bahasa Besar (LLM) telah menjadi keperluan dalam menyelesaikan masalah yang kompleks, daripada menjana bahasa semula jadi kepada membantu proses membuat keputusan. Walau bagaimanapun, peningkatan kerumitan dan ketidakpastian model ini menjadikan ia mencabar untuk memantau dan memahami tingkah laku mereka dengan berkesan. Di sinilah kebolehmerhatian menjadi penting dalam aplikasi LLM.

Kebolehcerap ialah amalan memahami keadaan dalaman sistem dengan menganalisis output dan metriknya. Untuk aplikasi LLM, ia memastikan model berfungsi seperti yang dimaksudkan, memberikan cerapan tentang ralat atau berat sebelah, menunjukkan penggunaan kos dan membantu mengoptimumkan prestasi untuk senario dunia sebenar.

Apabila pergantungan pada LLM semakin meningkat, begitu juga dengan keperluan alat yang teguh untuk memerhati dan menyahpepijat operasi mereka. Masukkan LangSmith, produk berkuasa daripada LangChain yang direka khusus untuk meningkatkan kebolehmerhatian aplikasi berasaskan LLM. LangSmith menyediakan pembangun alat untuk memantau, menilai dan menganalisis saluran paip LLM mereka, memastikan kebolehpercayaan dan prestasi sepanjang kitaran hayat penyelesaian AI mereka.

Artikel ini meneroka kepentingan pemerhatian dalam aplikasi LLM dan cara LangSmith memperkasakan pembangun untuk mendapatkan kawalan yang lebih baik ke atas aliran kerja AI mereka, membuka jalan untuk membina sistem berkuasa LLM yang lebih dipercayai dan cekap.

Artikel Penuh Di Sini

Atas ialah kandungan terperinci Semua yang Anda Perlu Tahu Tentang Kebolehmerhatian LLM dan LangSmith. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!