{"id":181993,"date":"2023-07-29T21:17:39","date_gmt":"2023-07-29T20:17:39","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=181993"},"modified":"2026-02-06T06:27:35","modified_gmt":"2026-02-06T05:27:35","slug":"langchain-stellt-langsmith-vor-eine-all-in-one-plattform-fuer-llms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/langchain-stellt-langsmith-vor-eine-all-in-one-plattform-fuer-llms","title":{"rendered":"Langchain stellt LangSmith vor, eine All-in-One-Plattform f\u00fcr LLMs"},"content":{"rendered":"

LangChain k\u00fcndigt LangSmith an, eine einheitliche Plattform zum Debuggen, Testen, Bewerten und Kontrollieren seiner LLM-Systeme. Diese Plattform wird es Entwicklern erm\u00f6glichen, ihre eigenen LLMs zu produzieren.<\/h3>\n

Eine einheitliche Plattform?<\/h3>\n

Laut einer Feststellung von LangChain <\/strong>ist das derzeitige Problem bei der Entwicklung von k\u00fcnstlicher Intelligenz die mangelnde Leistungsf\u00e4higkeit der Modelle. In 30 % der F\u00e4lle reichen die Anwendungen nur f\u00fcr eine Twitter-Demo und nicht mehr. Das Ziel von LangChain und seiner Plattform ist es, Entwicklern dabei zu helfen, die Leistung von LLMs richtig aufzubauen<\/strong> und zu nutzen.<\/p>\n

LangSmith unterst\u00fctzt Entwickler auf f\u00fcnf verschiedene Arten w\u00e4hrend der Erstellung ihres Produkts.<\/p>\n

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Debugging<\/h2>\n

Die Plattform bietet Einblick in den Denkprozess der LLM<\/a> von der Eingabe der Eingabeaufforderung bis zur Ausgabe des Ergebnisses. Auf diese Weise k\u00f6nnen die Nutzer mit verschiedenen Arten von Aufforderungen experimentieren und Fehler oder die Ursache f\u00fcr unerwartete Ergebnisse erkennen.<\/p>\n

Die Plattform unterst\u00fctzt derzeit die Modelle von OpenAI<\/a> und Anthropic, weitere Unterst\u00fctzungen sind geplant.<\/p>\n

Test<\/h2>\n

Langsmith erstellt Datens\u00e4tze aus anderen manuell erstellten Datens\u00e4tzen. So k\u00f6nnen Entwickler Invites auf diesen Sets testen, ohne das Risiko einzugehen, die Originale zu besch\u00e4digen.<\/p>\n

\u00c9valuation<\/h2>\n

LangSmith l\u00e4sst sich in Open-Source-Bewertungsmodule<\/a> integrieren. Die Bewertungsmodule k\u00f6nnen zwei verschiedene Tests durchf\u00fchren: heuristische Bewertung und LLM.<\/p>\n

Heuristische Bewertungen verwenden menschliche Logik und Ausdr\u00fccke, um die Antworten des Modells zu analysieren. Die LLM-Bewertung nutzt eine andere LLM, um die Leistung des Modells zu bewerten.<\/p>\n

Kontrolle<\/h2>\n

Dieser Schritt gibt den Entwicklungsteams<\/strong> die M\u00f6glichkeit, die Leistung ihres Modells zu verfolgen, um es nach M\u00f6glichkeit zu optimieren. Die Leistung kann sich in den vorhandenen Latenzen und den Kosten f\u00fcr die Nutzung des Modells widerspiegeln.<\/p>\n

Eine All-in-One-Plattform<\/h2>\n

Der Hauptvorteil der LangSmith-Plattform ist der vereinheitlichte Werkzeugkatalog auf einer einzigen Benutzeroberfl\u00e4che. LangChain m\u00f6chte, dass die Zeit der vielen Tools und der verschiedenen Schnittstellen vorbei ist.<\/p>\n

Derzeit befindet sich die Plattform in der geschlossenen Beta-Phase. Man kann auf LangChain zugreifen, indem man sich in die Warteliste eintr\u00e4gt.<\/p>\n

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<\/figcaption><\/figure>\n

W\u00e4hrend k\u00fcnstliche Intelligenz die Gesch\u00e4ftswelt ver\u00e4ndert, gewinnen auch die Automatisierung von Prozessen und die Zentralisierung von L\u00f6sungen an Popularit\u00e4t. Ob es nun darum geht, die Betriebskosten zu senken oder die Produktion zu optimieren, diese Bed\u00fcrfnisse werden in Unternehmen lebenswichtig, um wettbewerbsf\u00e4hig zu bleiben. Wenn dir dieser Artikel gefallen hat und du eine Karriere in der Data Science in Betracht ziehst, dann schau dir unsere Artikel oder unsere Ausbildungsangebote auf Liora an.<\/p>\n

Quelle: langchain.com<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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