LangWatch : Boostez la Fiabilité de Vos Applications IA avec cet Outil LLM Ops

Vous cherchez à comprendre comment vos utilisateurs interagissent avec votre application LLM ? Vous souhaitez améliorer la qualité et la performance de vos modèles de langage ? LangWatch est la plateforme LLM Ops open source qu'il vous faut. Découvrez comment LangWatch peut transformer votre façon de construire et d'optimiser vos applications d'intelligence artificielle.

Visualisez Vos Expériences DSPy avec Facilité

LangWatch offre un visualiseur DSPy intuitif pour suivre et comparer vos expériences. Il vous permet d'inspecter et de suivre les progrès de vos optimisations DSPy. Gardez un historique complet et itérez avec confiance vers les meilleurs prompts et pipelines.

Mesurez la Qualité de Votre IA et Améliorez Votre LLM Pipeline

Transformez les intuitions en données concrètes grâce aux évaluateurs de LangWatch. Mesurez objectivement la qualité de sortie de votre pipeline LLM à l'aide des LangEvals evaluators. Optimisez les prompts, changez de modèles en toute confiance et améliorez continuellement votre LangChain Python integration.

Débuggage Détaillé : Analysez Chaque Interaction avec Votre LLM

Grâce à LangWatch, capturez chaque étape de vos appels LLM, avec toutes les métadonnées et l'historique. Regroupez les informations par threads et par utilisateur pour un débogage facile et une reproduction rapide des erreurs. Identifiez rapidement les problèmes et optimisez vos performances.

Analyse Utilisateur : Comprenez le Comportement de Vos Utilisateurs

Obtenez des informations précieuses sur l'engagement et les interactions de vos utilisateurs. Utilisez ces données pour améliorer votre produit et personnaliser l'expérience utilisateur. LangWatch vous aide à construire une application IA centrée sur l'utilisateur.

Guardrails : Protégez Vos Données et Assurez-Vous d'une IA Responsable

LangWatch intègre des guardrails pour détecter les fuites de données personnelles (PII) avec Google DLP. Surveillez également le langage toxique grâce à Azure Moderation. Créez vos propres guardrails personnalisés avec le semantic matching ou un autre LLM évaluant les réponses.

Démarrage Rapide : Intégrez LangWatch à Votre Projet en Quelques Minutes

Découvrez comme utiliser LangWatch avec OpenAI Python. L'intégration est simple et rapide. Suivez ces étapes pour commencer à monitorer et à analyser vos applications LLM :

• Installez la librairie LangWatch : pip install langwatch
• Ajoutez le décorateur @langwatch.trace() à la fonction qui déclenche votre pipeline LLM.
• Activez l'autotracking des appels OpenAI avec autotrack_openai_calls().
• Exportez votre clé API LangWatch : export LANGWATCH_API_KEY='your_api_key_here'

Visualiseur DSPy : Optimisez vos Prompts Automatiquement

LangWatch facilite l'optimisation de vos prompts grâce au visualiseur DSPy. Initialisez LangWatch avant la compilation de votre programme DSPy pour suivre l'expérience.

import langwatch

langwatch.login()

# Initialiser LangWatch pour suivre la compilation de l'optimizer
langwatch.dspy.init(experiment="mon-experiment-genial", optimizer=optimizer)

compiled_rag = optimizer.compile(RAG(), trainset=trainset)

Accédez au lien fourni ou à votre tableau de bord LangWatch pour suivre les progrès de vos expériences.

Commencez à Utiliser LangWatch Aujourd'hui

LangWatch est l'outil LLM Ops indispensable pour builder des applications IA fiables et performantes. Visitez langwatch.ai et commencez votre essai gratuit dès aujourd'hui. Rejoignez la communauté et contribuez à l'évolution de la plateforme !