LLM アプリを自信を持って構築：LangWatch で AI 開発を最適化する

LangWatch は、LLM（大規模言語モデル）を活用した AI アプリケーション開発を支援するオープン LLM Ops プラットフォームです。開発者だけでなく、非技術系のチームメンバーも、LLM のパフォーマンスを微調整し、ユーザーエンゲージメントに関する深い洞察を得ることができます。

LangWatch が選ばれる理由

LangWatch は、AI アプリケーション開発における以下のような課題を解決します。

• LLM アプリの品質を測れない: LangWatch は、LangEvals evaluators を使用して、LLM パイプラインの出力品質を数値で測定します。
• デバッグが困難: 全ての LLM コールのステップをメタデータと履歴とともにキャプチャし、スレッドやユーザーごと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。
• ユーザーエンゲージメントが不明: エンゲージメント、ユーザーインタラクションなどのメトリクスを提供し、ユーザー行動に関するインサイトを提供します。

LangWatch の主な機能

LangWatch は、AI アプリケーション開発を効率化する豊富な機能を備えています。

• リアルタイムテレメトリー: LLM のコストや遅延に関する詳細なインタラクショントレースをキャプチャします。
• 詳細なデバッグ: LLM コールの全てのステップをキャプチャし、トラブルシューティングを容易にします。
• DSPy Visualizer: DSPy オプティマイザを使用して最適なプロンプトとパイプラインを見つけ、LangWatch DSPy visualizer に接続して、実験の進捗状況を追跡します。
• ユーザー分析: ユーザーエンゲージメントを把握し、製品を改善するためのインサイトを取得します。
• ガードレール: Google DLP や Azure Moderation などの LangWatch Guardrails を使用して、PII 漏洩や有害な言語を検出し、アラートをトリガーします。

簡単な導入方法 (OpenAI Python)

LangWatch は、簡単なステップで導入できます。このLLMOpsプラットフォームを使い始めるための手順を以下に示します。

1. LangWatch ライブラリのインストール:

   pip install langwatch
   

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

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

   Copy
3. OpenAI コールの自動追跡: autotrack_openai_calls() を使用して、OpenAI コール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)
   

   Copy
4. API キーのエクスポート: LANGWATCH_API_KEY を設定します。

   export LANGWATCH_API_KEY='your_api_key_here'
   

DSPy Visualizer のクイックスタート

LangWatch は、AI モデル開発における DSPy (Declarative Self-improving Python) の実験を視覚化し、追跡するための機能を備えています。

1. LangWatch ライブラリのインストール:

   pip install langwatch
   

2. LangWatch へのログイン:

   import langwatch
   
   langwatch.login()
   

   Copy

3. LangWatch の初期化:

   # Initialize langwatch for this run, to track the optimizer compilation
   langwatch.dspy.init(experiment="my-awesome-experiment", optimizer=optimizer)
   
   compiled_rag = optimizer.compile(RAG(), trainset=trainset)
   

   Copy

ドキュメント

LangWatch の詳細については、以下のドキュメントを参照してください。

• はじめに
• スタートガイド
• OpenAI Python 統合
• LangChain Python 統合
• カスタム REST 統合
• 概念

まとめ

LangWatch は、LLM を活用した AI アプリケーションの開発、監視、評価を効率化するためのツールです。AIの監視、LLM評価、LLMアナリティクスを組み合わせることで、自信を持って AI アプリケーションを構築し、最適化できます。是非、LangWatch を試して、AI 開発の可能性を最大限に引き出してください。