LangWatch

Что такое LangWatch?

LangWatch — это комплексная платформа для управления жизненным циклом приложений на базе больших языковых моделей (LLM). Она легко интегрируется с любым технологическим стеком и предоставляет инструменты для мониторинга, оценки и оптимизации, обеспечивая качество, безопасность и производительность AI. Автоматизируя проверки качества, поддерживая оценки с участием человека и предоставляя подробную аналитику, LangWatch помогает компаниям снижать риски AI, такие как галлюцинации и утечки данных, ускоряя внедрение от proof-of-concept до продакшена. Платформа поддерживает постоянное улучшение через визуальное отслеживание экспериментов, настраиваемые оценки и систему оповещений, что делает её идеальной для команд, стремящихся создавать надежные и соответствующие требованиям AI-продукты.

Ключевые функции

• Комплексный мониторинг LLM

  Автоматически регистрирует входные и выходные данные, задержки, затраты и внутренние шаги принятия решений AI для обеспечения полной наблюдаемости и облегчения отладки и аудита.

• Автоматизированные оценки качества

  Выполняет настраиваемые проверки качества и оценки безопасности в реальном времени с помощью более чем 30 встроенных оценщиков и поддерживает экспертизу со стороны человека.

• Optimization Studio

  Визуальный интерфейс drag-and-drop для создания, тестирования и оптимизации LLM-пайплайнов с автоматической генерацией prompt'ов и контролем версий экспериментов.

• Оповещения и автоматизация датасетов

  Оповещения в реальном времени о снижении производительности и возможность автоматически генерировать датасеты из аннотированной обратной связи для постоянного улучшения модели.

• Пользовательская аналитика и бизнес-метрики

  Позволяет создавать индивидуальные дашборды и графики для отслеживания показателей эффективности AI, таких как качество ответов, стоимость и взаимодействие с пользователями.

• Готовность к корпоративному использованию и гибкое развертывание

  Открытая, независимая от модели платформа с соответствием ISO, ролевым управлением доступом и возможностями для self-hosting или облачного развертывания.

Варианты использования

• Контроль качества AI : Обеспечьте стабильность, безопасность и точность AI-результатов с помощью автоматизированных проверок качества и привлечения экспертов к процессу оценки.
• Снижение рисков : Обнаруживайте и предотвращайте галлюцинации AI, утечки данных и нерелевантные ответы для защиты конфиденциальной информации и репутации бренда.
• Мониторинг производительности : Отслеживайте стоимость, задержки и уровень ошибок с помощью настраиваемой аналитики для повышения эффективности AI-системы и пользовательского опыта.
• Оптимизация моделей : Используйте Optimization Studio для итераций prompt-инжиниринга и настройки пайплайнов, ускоряя переход от прототипа к продакшену.
• Оценка с участием человека (Human-in-the-Loop) : Интегрируйте экспертов для предоставления ручной обратной связи и аннотаций, повышая надежность AI и замыкая цикл обратной связи.

Часто задаваемые вопросы