O que é o LangSmith?

Um dos maiores desafios na criação de aplicações de grandes modelos de linguagem (LLM) é entender por que um sistema de inteligência artificial (IA) falha ou se comporta de forma inesperada, uma vez implementar. Os desenvolvedores frequentemente têm dificuldades para rastrear erros, ajuste fino de prompts, avaliar desempenho em edge casos ou depurar uso de ferramentas e problemas de memória em workflows complexos de agentes. O LangSmith, desenvolvido pela equipe por trás do LangChain, oferece uma solução robusta para enfrentar esses desafios. Serve como uma plataforma dedicada para monitorar, depurar e avaliar aplicações construídas com grandes modelos de linguagem. Ele permite que os desenvolvedores inspecionem rastreamentos, monitorem o desempenho, testem diferentes versões de prompt e rastreiem como as ferramentas externas e a memória são usadas em tempo real, tudo isso em uma interface unificada projetada para tornar os aplicativos LLM mais robustos e prontos para produção. 

LangChain e LangSmith são ferramentas para apoiar o desenvolvimento de LLM, mas o propósito de cada ferramenta varia.  

LangChain é um framework Python de código aberto que simplifica a construção e implementação de aplicação LLM. Ele conecta múltiplos componentes do LLM em workflows estruturados usando blocos de construção modulares, como cadeias, agentes e memória. Esses componentes possibilitam a integração de LLMs com ferramentas externas, interfaces de programação de aplicativos (APIs) e fontes de dados para construir aplicativos complexos. Em vez de depender de um único modelo, ele suporta o encadeamento de modelos para tarefas como compreensão de texto, geração de respostas e raciocínio, permitindo que cada etapa se baseie na anterior. O LangChain oferece suporte à engenharia de prompt por meio de modelos reutilizáveis e se integra ao LangGraph para o design visual do fluxo de trabalho. Essa capacidade o torna especialmente poderoso para a criação de agentes de conversação e sistemas de IA que exigem manipulação de contexto e progressão lógica.  

Além disso, o LangSmith é a espinha dorsal operacional dos recursos de desenvolvimento do LangChain. Enquanto o LangChain ajuda a criar workflows, o LangSmith ajuda a garantir que eles funcionem sem problemas, oferecendo ferramentas para depuração, monitoramento e gerenciamento de sistemas complexos de AI. O LangSmith oferece visibilidade profunda do comportamento do modelo, facilitando a identificação de problemas de desempenho, rastreando erros e otimizando respostas em tempo real. Ele também oferece suporte à orquestração em vários modelos e pipelines, permitindo implementação e coordenação perfeitas. O LangSmith oferece integração perfeita com ferramentas externas, como TensorFlow, Kubernetes. Ele também pode ser integrado aos principais provedores de nuvem, como AWS, GCP e Azure, além de oferecer suporte robusto para configurações híbridas e implementações no local. O LangSmith apoia o desenvolvimento de aplicações de IA do mundo real, incluindo chatbot e outros sistemas interativos, como agentes de IA, assistentes virtuais e interfaces de conversação. Esse recurso ajuda os desenvolvedores a simplificar os workflows. 

Juntos, o LangChain e o LangSmith simplificam todo o processo de desenvolvimento, da prototipagem à produção.

O LangSmith opera por meio do embedding na aplicação stack de LLM, esteja você usando o LangChain ou criando pipelines personalizados para fornecer visibilidade, rastreabilidade e controle em todos os estágios de desenvolvimento e produção. Ele captura dados granulares de cada interação do LLM e os visualiza, ajudando os desenvolvedores a identificar problemas, testar soluções e otimizar o desempenho.  

As principais funções do LangSmith são:

1. Depuração

2. Teste

3. Avaliando

4. Monitoramento

As aplicações de LLM frequentemente envolvem caminhos de raciocínio complexos, uso dinâmico de ferramentas e cadeias de várias etapas. Quando ocorrem erros, como loops infinitos, saídas incorretas ou falhas na invocação de ferramentas, os métodos tradicionais de depuração são insuficientes. O LangSmith oferece visibilidade sequencial detalhada de cada interação com LLMs, ajudando a garantir rastreabilidade clara durante todo o processo. Rastreie, rastreie e exiba o fluxo passo a passo dos dados pela aplicação usando a LangChain Expression Language (LCEL). Essa visibilidade ajuda a solucionar problemas de tempos de resposta longos, erros ou comportamentos inesperados. O LangSmith fornece ferramentas avançadas de visualização para exibir rastreamentos de chamadas LLM, ajudando os desenvolvedores a entender e depurar fluxos de trabalho complexos com facilidade. Os desenvolvedores podem inspecionar prompts e respostas individuais, etapas intermediárias dentro de cadeias e agentes e chamadas de ferramentas e suas produções correspondentes. Essa visibilidade refinada permite a rápida identificação e resolução de problemas, reduzindo significativamente o tempo de desenvolvimento e melhorando a estabilidade do aplicativo.

As aplicações LLM exigem atualizações frequentes, seja otimizando prompts, ajustando a lógica de cadeia ou alterando parâmetros do modelo. É essencial ajudar a garantir que essas mudanças não introduzam regressões. O LangSmith oferece suporte a testes orientados por conjuntos de dados, permitindo que os desenvolvedores executem pacotes de testes predefinidos ou personalizados em todas as versões de aplicações, comparem os resultados visual e semanticamente e identifiquem mudanças no comportamento antes de implementar na produção. Esses testes facilitam a garantia rigorosa de qualidade e promovem o desenvolvimento seguro e iterativo. O suporte do LangSmith para avaliações automatizadas permite que as equipes iterem rapidamente em prompts e parâmetros de modelo para garantir qualidade consistente.

Além da exatidão funcional, a qualidade da produção gerada pelo LLM deve ser continuamente avaliada em relação às expectativas dos negócios e do usuário. O LangSmith oferece avaliadores integrados e personalizáveis para avaliar o desempenho em várias dimensões, como precisão, relevância e coerência. Com os recursos de avaliação da LangSmith, as equipes podem benchmark o desempenho em todo o conjunto de dados e prompt variações, revelar casos edge que degradam a experiência do usuário e rastrear melhorias ou regressão com métricas claras. Esse processo de avaliação estruturado ajuda a garantir que os sistemas de LLM permaneçam eficazes, precisos e alinhados com os resultados pretendidos.

Implementar aplicações LLM em produção requer monitoramento robusto para ajudar a garantir desempenho consistente e resposta imediata a incidentes. LangSmith oferece observabilidade ponta a ponta para fluxo de trabalho LLM, como registro em tempo real de execuções, latência e taxas de erro, integração com sistemas de alerta para relatórios prompt de incidentes e painel que fornece insights sobre padrões de uso e integridade do sistema. Essa inteligência operacional permite que as equipes de engenharia gerenciem proativamente o comportamento do aplicativo, ajudando a garantir confiabilidade e a responsividade em ambientes de produção. O monitoramento de implementação no mundo real com o LangSmith ajuda as equipes a simplificar a resposta a incidentes e manter a integridade do sistema robusto. 

O LangSmith funciona com um SDK do Python simples, que ajuda os desenvolvedores a criar e gerenciar aplicações de IA com facilidade. Ele se conecta com modelos de IA como o GPT da OpenAI e usa técnicas como a geração aumentada por recuperação (RAG) para melhorar o funcionamento desses modelos. Usando uma chave de API, os desenvolvedores podem rastrear e depurar agentes de IA, incluindo aqueles baseados no ChatGPT, garantindo que tudo funcione sem problemas e tenha um bom desempenho em projetos de IA generativa. 

Por exemplo, esta pesquisa apresenta um editor LangSmith que auxilia pesquisadores não nativos a escrever artigos acadêmicos em inglês, particularmente no domínio PNL. O sistema oferece três funcionalidades principais: sugestões de revisão de texto baseadas em rascunhos, conclusão de texto condicionada ao contexto e correção de erros gramaticais ou ortográficos.^[1] Os resultados demonstraram que o LangSmith melhora a qualidade das revisões de rascunhos, especialmente quando a colaboração entre humano e máquina está envolvida, permitindo que escritores não nativos produzam textos acadêmicos mais fluentes e estilisticamente apropriados. O sistema aumenta a diversidade e a inclusão ao reduzir as barreiras linguísticas na comunicação científica. Este exemplo destaca um caso de uso do mundo real, onde LangSmith facilita a pesquisa em ciência de dados , melhorando a colaboração entre humanos e IA na escrita acadêmica. Esses casos de uso demonstram a capacidade do LangSmith de aumentar a inclusão e a produtividade em vários campos orientados por IA. 

A Factory, uma empresa que cria agentes de IA para automatizar o ciclo de vida de desenvolvimento de software (SDLC), usa o LangSmith para ajudar a garantir operações de LLM seguras e confiáveis em ambientes corporativos.^[2] Eles integraram o LangSmith ao AWS CloudWatch e adquiriram rastreabilidade total em seus pipelines de LLM, permitindo uma depuração mais rápida e melhor gerenciamento de contexto. Usando a API de feedback do LangSmith, eles automatizaram a avaliação e o refinamento de prompt com base em input reais do usuário. Isso ajudou a dobrar a velocidade da iteração e reduzir o tempo de abertura para mesclagem em 20%, tornando o LangSmith uma parte crítica do workflow de desenvolvimento de IA e observabilidade. 

Plataforma completa: O LangSmith consolida todas as funções principais - depuração, teste, implementação e monitoramento - em uma única plataforma coesiva. O monitoramento de implementação no mundo real com o LangSmith ajuda as equipes a simplificar a resposta a incidentes e manter a integridade do sistema robusto. Sua interface limpa e amigável para desenvolvedores facilita a navegação em workflows complexos e o gerenciamento eficiente de projetos sem precisar alternar entre várias ferramentas. 

Depuração e avaliação robustas: fornece análise de rastreamento detalhada, testes de prompt e ferramentas de gerenciamento de dataset que ajudam a identificar problemas, medir o desempenho e refinar o comportamento do LLM com precisão. 

Escalabilidade pronta para Enterprise : Projetada para suportar aplicações de alto volume e nível de produção, tornando-a ideal para equipes empresariais que criam e mantêm sistemas de IA complexos.

Curva de aprendizado íngreme para iniciantes: o LangSmith pode ser desafiador para iniciantes, pois exige um sólido entendimento das ferramentas LLM e dos processos de DevOps, o que pode limitar sua acessibilidade para recém-chegados. 

Forte dependência do ecossistema LangChain: o LangSmith está profundamente ligado ao LangChain. Embora isso seja ótimo para usuários desse framework, pode não ser tão útil para aqueles que usam outras ferramentas de orquestração ou uma pilha de tecnologias personalizada. 

Escalabilidade e custo para projetos de grande escala: Para uso corporativo, os custos podem aumentar com a escala, especialmente ao lidar com avaliações frequentes, grande armazenamento de traços ou análises avançadas. 

A escolha entre LangChain, LangSmith ou uma combinação de ambos depende dos requisitos específicos da sua aplicação LLM. LangChain é adequado para projetar e prototipar workflows complexos de modelos de linguagem, permitindo integração com ferramentas externas e APIs . Use o LangSmith quando estiver pronto para entrar em produção e precisar de ferramentas robustas para depuração, teste, monitoramento e manutenção de aplicativos LLM em escala. Quando usadas em conjunto, essas plataformas fornecem uma solução abrangente e escalável para criar, implementar e manter aplicações de LLM de alta qualidade.