LangWatch : L'outil ultime pour maîtriser vos applications LLM

Vous développez des applications basées sur des LLM (Large Language Models) ? Vous cherchez à optimiser leurs performances, à comprendre comment vos utilisateurs les utilisent et à garantir leur fiabilité ? Découvrez LangWatch, la plateforme LLMOps open source, votre allié pour bâtir des applications IA performantes et pérennes.

Pourquoi choisir LangWatch pour la gestion de vos LLM ?

LangWatch se distingue par une offre complète et unifiée, accessible aussi bien aux développeurs qu'aux équipes non techniques. Avec LangWatch, tirez le meilleur parti de l'analyse des performances des LLM.

• Visualisation DSPy Intégrée : Optimisez et suivez le développement de vos prompts et pipelines DSPy, en comparant les résultats et en conservant l'historique de vos expérimentations pour un affinage continu.
• Compréhension Approfondie de l'Usage : Analysez l'interaction des utilisateurs avec votre application LLM à travers une interface conviviale, simple et agréable.
• Collaboration Simplifiée : Facilitez la collaboration entre toutes les parties prenantes grâce à une plateforme centralisée, garantissant une prise de décision éclairée et une amélioration continue.
• Amélioration Itérative et Fiable : Mesurez la qualité de vos pipelines LLM et itérez avec confiance pour atteindre des performances optimales. Langwatch aide à améliorer la qualité des applications LLM.

Fonctionnalités clés de LangWatch : un aperçu

• Télémétrie en temps réel : Mesurez la latence et analysez les coûts de vos LLM pour une optimisation continue.
• Débogage détaillé : Suivez chaque étape de vos appels de LLM, avec toutes les métadonnées disponibles.
• Mesure de la qualité LLM : Quantifiez la qualité de vos sorties LLM grâce à des évaluateurs et améliorez vos pipelines.
• Visualiseur DSPy : Suivez facilement les expériences DSPy avec le visualiseur dédié.
• Analyse utilisateur : Obtenez des informations précieuses sur l'engagement et le comportement des utilisateurs.
• Guardrails : Détectez les fuites de données sensibles (PII) et les contenus toxiques.

Prise en main rapide avec OpenAI (Python)

Découvrez comme utiliser LangWatch avec OpenAI.

Installez la librairie LangWatch :

pip install langwatch

Ajoutez le décorateur @langwatch.trace() :

import langwatch

@langwatch.trace()
def main():
    client = OpenAI()
    ...

Activez le suivi automatique des appels OpenAI :

import langwatch

@langwatch.trace()
def main():
    client = OpenAI()
    langwatch.get_current_trace().autotrack_openai_calls(client)

Exportez votre clé API LangWatch :

export LANGWATCH_API_KEY='your_api_key_here'

Vous trouverez votre clé API en créant un projet sur app.langwatch.ai. Vos appels LLM seront automatiquement enregistrés pour le suivi, l'analyse et l'évaluation.

Visualisation DSPy : Démarrage rapide

Installez la librairie LangWatch :

pip install langwatch

Importez et authentifiez-vous en utilisant votre clé :

import langwatch

langwatch.login()

Avant de compiler votre programme DSPy, initialisez LangWatch :

# Initialiser langwatch pour ce lancement
langwatch.dspy.init(experiment="mon-experiment-genial", optimizer=optimizer)

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

Suivez la progression de vos expériences sur LangWatch :

[

Documentation et ressources

Pour plus d'informations sur langwatch et les LLM, consultez la documentation complète :

• Introduction
• Démarrage
• Intégration OpenAI Python
• Intégration LangChain Python
• Intégration REST personnalisée
• Concepts
• Support et dépannage

N'attendez plus, rejoignez la communauté LangWatch et optimisez vos applications LLM dès aujourd'hui !