Langtrace

Langtrace: Open Source Observability and Evaluations Plattform für AI Agents

Was ist Langtrace?

Langtrace ist eine Open-Source-Plattform, die entwickelt wurde, um Observability- und Evaluations-Funktionen für AI Agents bereitzustellen, insbesondere für solche, die auf Large Language Models (LLMs) basieren. Es hilft Entwicklern und Organisationen, die Leistung zu messen, die Sicherheit zu verbessern und auf bessere und sicherere AI Agent-Bereitstellungen hinzuarbeiten.

Wie funktioniert Langtrace?

Langtrace integriert sich in den Code Ihres AI Agents mithilfe einfacher SDKs in Python und TypeScript. Es verfolgt und überwacht dann verschiedene Aspekte des Betriebs des Agents, darunter:

• Token-Nutzung und -Kosten: Verfolgen Sie die Anzahl der verwendeten Tokens und die damit verbundenen Kosten.
• Inferenzlatenz: Messen Sie die Zeit, die der Agent benötigt, um Antworten zu generieren.
• Genauigkeit: Bewerten Sie die Genauigkeit der Ausgaben des Agents mithilfe automatisierter Bewertungen und kuratierter Datensätze.
• API Requests: Automatisches Tracing Ihres GenAI-Stacks und Bereitstellung relevanter Metadaten

Diese Daten werden dann in Dashboards visualisiert, sodass Sie Einblicke in die Leistung Ihres Agents gewinnen und Bereiche mit Verbesserungspotenzial identifizieren können. Hauptmerkmale

• Einfache Einrichtung: Langtrace bietet eine nicht-intrusive Einrichtung, die mit nur wenigen Codezeilen integriert werden kann.
• Echtzeitüberwachung: Dashboards bieten Echtzeit-Einblicke in wichtige Metriken wie Token-Nutzung, Kosten, Latenz und Genauigkeit.
• Evaluations: Langtrace erleichtert die Messung der Baseline-Leistung und die Erstellung von Datensätzen für automatisierte Evaluations und Feinabstimmung.
• Prompt-Versionskontrolle: Speichern, versionieren und vergleichen Sie die Leistung von Prompts über verschiedene Modelle hinweg mithilfe der Playground.
• Enterprise-Grade Security: Langtrace bietet branchenführende Sicherheitsprotokolle und ist SOC2 Type II zertifiziert.
• Open Source: Die Open-Source-Natur von Langtrace ermöglicht Anpassung, Auditing und Community-Beiträge.

Unterstützte Frameworks und Integrationen

Langtrace unterstützt eine Vielzahl gängiger LLM-Frameworks und Vektordatenbanken, darunter:

• CrewAI
• DSPy
• LlamaIndex
• Langchain
• Breites Spektrum an LLM-Anbietern
• VectorDBs

Bereitstellung von Langtrace

Die Bereitstellung von Langtrace ist unkompliziert. Sie umfasst das Erstellen eines Projekts, das Generieren eines API-Schlüssels und die Installation des entsprechenden SDK. Das SDK wird dann mit dem API-Schlüssel instanziiert. Codebeispiele sind sowohl für Python als auch für TypeScript verfügbar.

Warum ist Langtrace wichtig?

Langtrace ist wichtig, weil es hilft, die Herausforderungen bei der Bereitstellung von AI Agents in realen Szenarien zu bewältigen. Durch die Bereitstellung von Observability- und Evaluations-Funktionen ermöglicht Langtrace Organisationen:

• Leistung verbessern: Identifizieren und beheben Sie Leistungsengpässe.
• Kosten senken: Optimieren Sie die Token-Nutzung und minimieren Sie die Ausgaben.
• Sicherheit erhöhen: Schützen Sie Daten mit Enterprise-Grade-Sicherheitsprotokollen.
• Compliance sicherstellen: Erfüllen Sie strenge Compliance-Anforderungen für den Datenschutz.

Für wen ist Langtrace?

Langtrace ist für jede Organisation oder Einzelperson gedacht, die AI Agents entwickelt und bereitstellt, einschließlich:

• AI-Entwickler
• Machine-Learning-Ingenieure
• Data Scientists
• Unternehmen, die AI einführen

Anwenderberichte

Benutzer haben Langtrace für seine einfache Integration, intuitive Einrichtung und wertvollen Einblicke gelobt.

• Adrian Cole, Principal Engineer bei Elastic, hob das Nebeneinander der Open-Source-Community von Langtrace in einem wettbewerbsorientierten Bereich hervor.
• Aman Purwar, Founding Engineer bei Fulcrum AI, betonte den einfachen und schnellen Integrationsprozess.
• Steven Moon, Gründer von Aech AI, betonte den realen Plan, Unternehmen mit Datenschutz durch On-Prem-Installationen zu helfen.
• Denis Ergashbaev, CTO von Salomatic, fand Langtrace einfach einzurichten und intuitiv für ihre DSPy-basierte Anwendung.

Erste Schritte mit Langtrace

So beginnen Sie mit Langtrace:

1. Besuchen Sie die Langtrace-Website.
2. Erkunden Sie die Dokumentation.
3. Treten Sie der Community auf Discord bei.

Langtrace ermöglicht es Ihnen, AI-Prototypen in Enterprise-Grade-Produkte zu verwandeln, indem es Ihnen die Tools und Einblicke bietet, die Sie benötigen, um zuverlässige, sichere und leistungsstarke AI Agents zu entwickeln. Es ist eine wertvolle Ressource für alle, die mit LLMs und AI Agents arbeiten.