LangSmith: Observabilidad y Evaluacion de Aplicaciones LLM
Guia completa para monitorizar, trazar, depurar y evaluar aplicaciones LLM con LangSmith. Cubre tracing automatico con LangChain, creacion de datasets de evaluacion, evaluadores personalizados, colas de anotacion humana y monitoreo en produccion.
Incluida en el Pase · para Python, Node.js, LangChain
// qué_hace
Proporciona una guia de referencia completa para implementar observabilidad, tracing y evaluacion de calidad en aplicaciones LLM con LangSmith.
// cómo_lo_hace
Usando el SDK de LangSmith con decoradores @traceable, la funcion evaluate() contra datasets versionados y reglas de automatizacion en el dashboard de produccion.
// ejemplo_de_uso
Úsala cuando tu aplicación LLM en producción presente respuestas irregulares y necesites trazabilidad para detectar dónde falla cada cadena. Ej.: añadir @traceable a tu pipeline de RAG y crear un dataset en LangSmith para evaluar si las respuestas mejoran tras cambiar el prompt.
// plataformas
// opiniones_de_la_comunidad
Opiniones
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