LangWatchでAIアプリケーションを自信を持って構築：LLMOpsプラットフォーム

大規模言語モデル（LLM）を活用したAIアプリケーション開発における課題を解決するオープンソースLLMOpsプラットフォーム「LangWatch」をご紹介します。LangWatchは、LLMアプリケーションのパフォーマンス、品質、ユーザーエンゲージメントを可視化し、改善するための包括的なツールスイートを提供します。

LangWatchロゴ

LangWatchの主な機能

LangWatchは、以下の機能を提供することで、LLMアプリケーション開発を支援します。

リアルタイムテレメトリ: LLMのコスト、遅延などの詳細なインタラクショントレースを収集し、分析することで最適化を促進します。
詳細なデバッグ: LLM呼び出しチェーンのあらゆるステップを、メタデータと履歴と共にキャプチャし、スレッドやユーザー別にグループ化することで、トラブルシューティングと再現を容易にします。
LLM品質の可視化: LangEvals evaluatorを用いてLLMパイプラインの出力品質を数値化し、プロンプトの変更やモデルの切り替えを自信を持って行えるようにします。
DSPy 可視化ツール: DSPy optimizerと連携し、最適なプロンプトとパイプラインを自動で見つけられます。DSPy実験の進捗状況を追跡し、実行履歴を比較することで、改善を重ねることが可能です。
ユーザビリティ重視のインターフェース: トピッククラスタリングによってメッセージを自動的に整理し、LLMの動作を深く理解し、改善のためのインサイトを見つけやすくします。
ユーザー分析: エンゲージメント、ユーザーインタラクションなどの指標を提供し、製品改善をサポートします。
ガードレール: Google DLPやAzure ModerationなどのLangWatch Guardrailsを用いてPIIリークや有害な言語を検出し、アラートをトリガーします。セマンティックマッチングや別のLLMを用いたカスタムガードレールも構築可能です。

LangWatchの活用事例

LangWatchは、LLMアプリケーション開発の様々な段階で活用できます。

開発: LLM呼び出しを追跡し、問題を特定して修正することで、開発サイクルを短縮します。
テスト: LLMの出力品質を評価し、改善することで、高品質なアプリケーションを開発します。
運用: LLMのパフォーマンスを監視し、最適化することで、アプリケーションの信頼性を向上させます。
分析: ユーザーのエンゲージメントを分析し、製品改善に役立てます。

LangWatchクイックスタート (OpenAI Python)

LangWatchをすぐに使い始めるには、以下の手順に従ってください。

LangWatchライブラリをインストールします。
```
pip install langwatch
```
@langwatch.trace()デコレータをLLMパイプラインをトリガーする関数に追加します。
```
import langwatch

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

autotrack_openai_calls()を使用して、OpenAI呼び出しの自動追跡を有効にします。

import langwatch

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

LANGWATCH_API_KEYをエクスポートします。
```
export LANGWATCH_API_KEY='your_api_key_here'
```
LangWatchでプロジェクトを設定し、APIキーを生成してください。

DSPy Visualizer を使ってみよう

LangWatchは DSPy (Declarative Self-improving Language Programs) との連携機能も提供しています。これにより、自動プロンプト最適化の過程を可視化し、より効率的な LLM アプリケーション開発が可能になります。 DSPy Visualizer

詳細情報

LangWatchに関する詳細は、以下のドキュメントをご覧ください。

LangWatchを活用して、LLMアプリケーション開発を加速させましょう！LLMのモニタリング、分析、評価に必要な機能が揃っています。

LangWatchでAIアプリケーションを自信を持って構築：LLMOpsプラットフォーム

LangWatchの主な機能

LangWatchは、以下の機能を提供することで、LLMアプリケーション開発を支援します。

リアルタイムテレメトリ: LLMのコスト、遅延などの詳細なインタラクショントレースを収集し、分析することで最適化を促進します。

詳細なデバッグ: LLM呼び出しチェーンのあらゆるステップを、メタデータと履歴と共にキャプチャし、スレッドやユーザー別にグループ化することで、トラブルシューティングと再現を容易にします。

LLM品質の可視化: LangEvals evaluatorを用いてLLMパイプラインの出力品質を数値化し、プロンプトの変更やモデルの切り替えを自信を持って行えるようにします。

DSPy 可視化ツール: DSPy optimizerと連携し、最適なプロンプトとパイプラインを自動で見つけられます。DSPy実験の進捗状況を追跡し、実行履歴を比較することで、改善を重ねることが可能です。

ユーザビリティ重視のインターフェース: トピッククラスタリングによってメッセージを自動的に整理し、LLMの動作を深く理解し、改善のためのインサイトを見つけやすくします。

ユーザー分析: エンゲージメント、ユーザーインタラクションなどの指標を提供し、製品改善をサポートします。

ガードレール: Google DLPやAzure ModerationなどのLangWatch Guardrailsを用いてPIIリークや有害な言語を検出し、アラートをトリガーします。セマンティックマッチングや別のLLMを用いたカスタムガードレールも構築可能です。

LangWatchの活用事例

LangWatchは、LLMアプリケーション開発の様々な段階で活用できます。

開発: LLM呼び出しを追跡し、問題を特定して修正することで、開発サイクルを短縮します。

テスト: LLMの出力品質を評価し、改善することで、高品質なアプリケーションを開発します。

運用: LLMのパフォーマンスを監視し、最適化することで、アプリケーションの信頼性を向上させます。

分析: ユーザーのエンゲージメントを分析し、製品改善に役立てます。

LangWatchクイックスタート (OpenAI Python)

LangWatchをすぐに使い始めるには、以下の手順に従ってください。

LangWatchライブラリをインストールします。

pip install langwatch

@langwatch.trace()デコレータをLLMパイプラインをトリガーする関数に追加します。

import langwatch

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

autotrack_openai_calls()を使用して、OpenAI呼び出しの自動追跡を有効にします。

import langwatch

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

LANGWATCH_API_KEYをエクスポートします。

export LANGWATCH_API_KEY='your_api_key_here'

LangWatchでプロジェクトを設定し、APIキーを生成してください。

DSPy Visualizer を使ってみよう

詳細情報

LangWatchに関する詳細は、以下のドキュメントをご覧ください。

LangWatchを活用して、LLMアプリケーション開発を加速させましょう！LLMのモニタリング、分析、評価に必要な機能が揃っています。