LangWatch

LangWatch là một nền tảng mã nguồn mở toàn diện được thiết kế cho toàn bộ vòng đời phát triển ứng dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Nó cung cấp một giải pháp thống nhất cho các nhóm để giám sát, đánh giá và tối ưu hóa các tác nhân AI và hệ thống RAG của họ. Bằng cách tích hợp khả năng quan sát, các khung đánh giá nâng cao, tối ưu hóa tự động và các rào cản (guardrails) mạnh mẽ, LangWatch trao quyền cho các nhà phát triển và doanh nghiệp để tự tin ra mắt các sản phẩm AI.

Một tính năng nổi bật của LangWatch là khung kiểm thử tác nhân 'Scenario', cho phép các nhóm kiểm thử tác nhân AI trong các thực tế mô phỏng. Cách tiếp cận chủ động này giúp xác định lỗi, lỗi hồi quy và các trường hợp biên trước khi chúng ảnh hưởng đến người dùng. Nền tảng được xây dựng trên OpenTelemetry, đảm bảo tích hợp liền mạch và khả năng hiển thị đầy đủ trên toàn bộ ngăn xếp AI của bạn, từ các câu lệnh (prompt) và lệnh gọi công cụ đến chi phí và độ trễ. LangWatch được thiết kế để cộng tác, cung cấp giao diện người dùng thân thiện cho các chuyên gia lĩnh vực để chú thích dữ liệu và xây dựng các kịch bản kiểm thử mà không cần chuyên môn kỹ thuật, cùng với các SDK mạnh mẽ cho nhà phát triển.

Cách sử dụng LangWatch

Việc bắt đầu với LangWatch được thiết kế nhanh chóng và đơn giản, thường chỉ mất vài phút. Quy trình làm việc chung như sau:

1. Tích hợp: Tích hợp SDK LangWatch vào ứng dụng Python hoặc TypeScript/JavaScript của bạn. LangWatch cũng cung cấp hỗ trợ gốc cho OpenTelemetry, cho phép tích hợp dễ dàng với các ứng dụng được viết bằng các ngôn ngữ khác như Java hoặc Go.
2. Giám sát & Khả năng quan sát: Sau khi tích hợp, LangWatch tự động bắt đầu theo dõi mọi yêu cầu trên toàn bộ ngăn xếp của bạn. Bạn có thể trực quan hóa việc sử dụng token, thời gian phản hồi, độ trễ và chi phí trên bảng điều khiển. Điều này giúp gỡ lỗi các vấn đề kỹ thuật prompt phức tạp và nhanh chóng tìm ra nguyên nhân gốc rễ.
3. Kiểm thử Tác nhân AI: Sử dụng khung 'Scenario' để tạo các bộ kiểm thử được kiểm soát phiên bản. Các bài kiểm thử này mô phỏng hành vi người dùng thực tế và các trường hợp biên, và có thể được chạy hàng ngày hoặc tích hợp vào quy trình CI/CD của bạn để phát hiện lỗi hồi quy với mỗi bản cập nhật.
4. Đánh giá & Rào cản: Thiết lập các đánh giá LLM tự động bằng cách sử dụng LLM-as-a-Judge hoặc các bài kiểm thử dựa trên mã. Đo lường chất lượng phản hồi, phát hiện ảo giác và đảm bảo tính chính xác của dữ kiện. Triển khai các rào cản để phát hiện các nỗ lực bẻ khóa (jailbreak), PII và các nội dung nhạy cảm khác.
5. Tối ưu hóa: Sử dụng Optimization Studio, tận dụng các trình tối ưu hóa DSPy, để tự động tìm ra các câu lệnh và ví dụ few-shot tốt nhất cho các mô hình của bạn. Thử nghiệm với các kỹ thuật prompting khác nhau thông qua giao diện kéo và thả.
6. Cộng tác: Mời các chuyên gia lĩnh vực tham gia nền tảng. Họ có thể sử dụng giao diện trực quan để xây dựng các kịch bản kiểm thử, chú thích các tương tác của tác nhân và cung cấp phản hồi, tạo ra một vòng lặp cải tiến liên tục.

Tính năng chính của LangWatch

• Kiểm thử Tác nhân AI (Scenario): Một khung mã nguồn mở để kiểm thử các tác nhân trong môi trường người dùng mô phỏng, phát hiện các vấn đề trước khi đưa vào sản xuất. Nó hỗ trợ các bộ kiểm thử được kiểm soát phiên bản trong CI/CD.
• Khả năng quan sát LLM: Hỗ trợ OpenTelemetry gốc cung cấp khả năng hiển thị đầy đủ về các câu lệnh, biến, lệnh gọi công cụ và hành vi của tác nhân. Nó cho phép theo dõi các yêu cầu, trực quan hóa các chỉ số (chi phí, độ trễ, token) và gỡ lỗi nhanh chóng.
• Đánh giá & Rào cản LLM: Chạy các đánh giá ngoại tuyến và trực tuyến với LLM-as-a-Judge và các bài kiểm thử dựa trên mã. Bao gồm các tính năng để phát hiện ảo giác, đo lường chất lượng RAG, phát hiện bẻ khóa và biên tập PII.
• LLM Optimization Studio: Tự động tối ưu hóa các câu lệnh và ví dụ few-shot bằng cách sử dụng các trình tối ưu hóa DSPy như MIPROv2. Có một trình trực quan hóa và một giao diện ít mã để thử nghiệm các kỹ thuật như ChainOfThought và ReAct.
• Cộng tác với Chuyên gia Lĩnh vực: Một cách tiếp cận dựa trên giao diện người dùng cho phép các chuyên gia không chuyên về kỹ thuật kiểm thử, chú thích hành vi của tác nhân và xây dựng các bộ dữ liệu đánh giá, thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhóm kỹ thuật và kinh doanh.
• Triển khai Linh hoạt & Kiểm soát Doanh nghiệp: Cung cấp cả dịch vụ đám mây được quản lý và tùy chọn tự lưu trữ để kiểm soát dữ liệu hoàn toàn. Nền tảng tuân thủ GDPR, được chứng nhận ISO 27001 và bao gồm các kiểm soát truy cập dựa trên vai trò (RBAC).

Các trường hợp sử dụng LangWatch

LangWatch rất linh hoạt và có thể được áp dụng trong các giai đoạn khác nhau của quá trình phát triển AI:

• Đảm bảo Chất lượng cho Tác nhân AI: Các nhóm xây dựng các tác nhân phức tạp với các khung như LangGraph hoặc CrewAI có thể sử dụng Scenario để tự động hóa kiểm thử hồi quy và đảm bảo hành vi nhất quán.
• Cải thiện Hệ thống RAG: Các nhà phát triển có thể đánh giá chất lượng của hệ thống Sinh tăng cường truy xuất (RAG) bằng cách đo lường mức độ liên quan của ngữ cảnh, tính trung thực của câu trả lời và giảm ảo giác.
• Giám sát và Gỡ lỗi trong Sản xuất: Giám sát các ứng dụng đang hoạt động để nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề, theo dõi chi phí vận hành và hiểu các tương tác của người dùng.
• Tuân thủ và Bảo mật trong AI Doanh nghiệp: Các doanh nghiệp có thể triển khai LangWatch tại chỗ để duy trì toàn quyền kiểm soát đối với dữ liệu nhạy cảm, sử dụng tính năng biên tập PII và đảm bảo tuân thủ các quy định như GDPR.
• Tăng tốc Kỹ thuật Prompt: Sử dụng Optimization Studio để cải thiện hiệu suất prompt một cách khoa học mà không cần thử và sai thủ công, so sánh kết quả trên các mô hình và prompt khác nhau.

Ưu điểm của LangWatch

LangWatch nổi bật so với các công cụ LLMOps khác với một số ưu điểm chính:

• Nền tảng Thống nhất: Nó kết hợp kiểm thử, khả năng quan sát, đánh giá và tối ưu hóa vào một nền tảng duy nhất, gắn kết, loại bỏ nhu cầu sử dụng nhiều công cụ rải rác.
• Kiểm thử Tác nhân Nâng cao: Việc tập trung vào kiểm thử tác nhân dựa trên mô phỏng là một điểm khác biệt đáng kể, cung cấp một quy trình QA mạnh mẽ hơn so với các bài kiểm thử đơn vị truyền thống.
• Mở và Có thể Mở rộng: Là mã nguồn mở và được xây dựng trên các tiêu chuẩn như OpenTelemetry, nó mang lại sự linh hoạt tối đa và tránh bị khóa nhà cung cấp.
• Thiết kế cho Cộng tác: Nền tảng được xây dựng để thu hẹp khoảng cách giữa các kỹ sư và chuyên gia lĩnh vực, dẫn đến các sản phẩm AI tốt hơn và phù hợp hơn.
• Sẵn sàng cho Doanh nghiệp: Với các tính năng như tự lưu trữ, chứng nhận ISO 27001 và kiểm soát truy cập chi tiết, nó đáp ứng nhu cầu bảo mật và tuân thủ của các tổ chức lớn.

Giá cả và gói dịch vụ

LangWatch cung cấp một cấu trúc giá linh hoạt để phù hợp với các nhu cầu khác nhau, từ các nhà phát triển cá nhân đến các doanh nghiệp lớn.

• Gói Developer (Miễn phí): Bao gồm 1.000 lượt theo dõi/tháng, 2 người dùng, 30 ngày lưu giữ dữ liệu và tất cả các tính năng của nền tảng. Lý tưởng để bắt đầu.
• Gói Launch (€59/tháng): Dành cho các nhóm nhỏ. Bao gồm 20.000 lượt theo dõi/tháng, 3 người dùng (người dùng bổ sung với giá €19/người dùng), 180 ngày lưu giữ dữ liệu, đánh giá không giới hạn và hỗ trợ qua Slack/email.
• Gói Accelerate (€199/tháng): Dành cho các nhóm lớn hơn cần nhiều hỗ trợ và bảo mật hơn. Bao gồm 20.000 lượt theo dõi/tháng (với chi phí thấp hơn cho các lượt theo dõi bổ sung), lưu giữ dữ liệu lên đến 2 năm, 5 người dùng (người dùng bổ sung với giá €10/người dùng) và báo cáo ISO27001.
• Gói Enterprise (Tùy chỉnh): Cung cấp tùy chọn tự lưu trữ hoặc triển khai đám mây tùy chỉnh, giới hạn theo dõi và người dùng tùy chỉnh, nhật ký kiểm toán, SSO, một kỹ sư hỗ trợ chuyên dụng và các SLA tùy chỉnh.

Có sẵn tùy chọn tự lưu trữ cho các khách hàng doanh nghiệp yêu cầu kiểm soát tối đa đối với dữ liệu và cơ sở hạ tầng của họ.