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随着人工智能技术的飞速发展,大型语言模型(LLMs)在各个领域的应用日益广泛。然而,LLMs的部署、管理和优化却是一项复杂而繁琐的任务(LLMOps:大型语言模型的生产运营之道),这催生了对LLMs Ops(Operations)工具的需求。本文将介绍三款热门的LLMs Ops工具——LangSmith、Langfuse和Dify,它们各自在调试、监控、低代码开发等方面提供了强大的支持,助力企业高效构建和优化LLMs应用。
主要依靠代码约束进行版本管理,容易出现研发团队遗忘修改的情况,导致测试数据结果中出现版本不一致的问题。
日志管理缺陷
日志完全基于代码,查看测试结果和比较提示词非常费力,可视化在审查过程中具有重要价值。
切换大型模型不方便,缺乏意愿。每个要测试的模型都需要研发人员进行连接,工作量大。
人们往往依赖他人评价来选择测试模型,而不是积极主动地进行全面测试。
模型的效果评估测试耗时较长,如一批 50 条数据的测试需要约十分钟,200 条数据的大测试集则需要约半小时。这使得提示工程师在调整案例时需要等待,思维处于异步状态。
日志问题也影响了自动化测试,虽然有总结输出,但仔细比较案例仍需回到原始数据集文本,难以准确判断版本修改后的错误类型变化。
link(https://smith.langchain.com/)
LangSmith(LangSmith:赋能灵活高效的LLM开发)是一个专注于大型语言模型应用调试、测试和监控的平台。它帮助开发者将LLM应用从原型阶段顺利过渡到生产环境,尤其适用于需要高可靠性和性能的企业级应用。
快速调试新链、代理或工具集:LangSmith提供了强大的调试功能,使得开发者能够迅速定位并修复LLM应用中的问题。无论是新的链式逻辑、代理还是工具集,都能在短时间内得到充分的测试和优化。
评估不同提示和语言模型的效果:通过LangSmith,开发者可以方便地比较不同提示和语言模型在特定数据集上的表现,从而选择出最优的模型组合。
支持数据集上的多次运行以确保质量标准:为了确保LLM应用的质量,LangSmith允许开发者在数据集上多次运行特定的链式逻辑,并自动评估其输出结果是否符合预期的质量标准。
捕获使用痕迹以生成洞察:LangSmith能够捕获LLM应用的使用痕迹,并生成有价值的洞察报告,帮助开发者了解应用的使用情况、性能瓶颈以及潜在的改进方向。
支持复杂推理任务的跟踪:对于涉及复杂推理任务的LLM应用,LangSmith提供了强大的跟踪功能,确保每个推理步骤都能得到准确的记录和评估。
支持批量数据测试与评估:为了提升测试效率,LangSmith支持批量数据的测试与评估,使得开发者能够在短时间内对大量数据进行处理和分析。
LangSmith Hub:共享和发现优秀的提示模板:LangSmith Hub是一个开放的社区平台,开发者可以在这里共享和发现优秀的提示模板,从而加速LLM应用的开发进程。
link:(https://github.com/langfuse/langfuse)
Langfuse是一个监控和分析平台,为LLMs应用提供了强大的可观察性、分析技术、实时监控和优化能力。它帮助开发者和运维团队更加高效地管理和维护LLMs应用。
核心追踪:详细检查和分析链式应用的每一步:Langfuse能够详细追踪链式应用的每一步执行过程,并提供丰富的分析数据,帮助开发者深入了解应用的内部机制。
成本追踪:了解应用的成本和令牌使用情况:通过Langfuse的成本追踪功能,开发者可以清晰地了解LLMs应用的成本和令牌使用情况,从而做出更加合理的资源分配决策。
仪表盘:提供应用随时间变化的概览:Langfuse的仪表盘提供了应用随时间变化的概览图,包括统计数据和图表,帮助开发者直观地了解应用的性能和稳定性。
评估:对新条目进行全面配置评估:在添加新条目时,Langfuse能够对其进行全面的配置评估,确保新条目与现有系统的兼容性和稳定性。
数据集:向数据集中添加痕迹并准备测试:为了提升测试效果,Langfuse允许开发者向数据集中添加痕迹,并准备相应的测试数据,从而更加准确地评估LLMs应用的性能。
Langfuse的开源特性使得它成为了一个广泛应用的LLMs监控与分析工具。无论是大型企业还是初创公司,都可以利用Langfuse来优化和提升LLMs应用的性能和稳定性。
link:(https://github.com/langgenius/dify)
Dify是一个大型语言模型应用的低代码开发平台,集成了后端即服务(Backend as a Service)和 LLMOps 的概念,允许开发者快速构建生产级别的生成式 AI 应用,可作为企业级 LLM 网关进行集中管理。
可视化工作流:
通过拖放界面快速创建 AI 应用,降低了开发门槛,提高了开发效率,即使是非专业开发人员也能快速上手。
模型广泛支持:
支持数百种模型,包括 GPT、Mistral、Llama3 等,开发者可以根据项目需求灵活选择合适的模型。
提示词 IDE:
提供直观的界面用于创建提示词,比较模型性能,并利用文本到语音等附加功能增强应用,方便开发者优化提示词和评估模型效果。
检索增强生成引擎:
涵盖从文档提取到检索的所有环节,支持从各种文档格式中提取文本,为应用提供更丰富的知识来源。
AI 代理框架:
使用 LLM 函数调用或 ReAct 来定义 AI 代理,并集成预构建或定制工具,增强了应用的智能性和灵活性。
后端即服务:
为所有功能提供相应的 API,易于集成到现有业务逻辑中,方便企业将 AI 应用与现有系统进行整合。
云服务和自托管选项:
提供零设置云服务,同时也支持在任何环境中快速设置,满足了不同企业的部署需求。
LangSmith、Langfuse和Dify是三款热门的LLMs Ops工具,它们分别提供了调试、测试、监控、分析以及低代码开发等功能,帮助开发者和运维团队更高效地管理和维护大型语言模型应用。随着人工智能技术的不断发展,这些工具将继续发挥重要作用,推动LLMs在各个领域的广泛应用和深入发展。在选择这些工具时,需要根据具体的应用场景和需求进行权衡和选择,以确保获得最佳的效果和效益。
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