Was ist LangSmith?

Eine der größten Herausforderungen beim Aufbau zuverlässiger Anwendungen für große Sprachmodelle (LLM) ist zu verstehen, warum ein System mit künstlicher Intelligenz (KI) nach der Implementierung versagt oder sich unerwartet verhält. Entwickler haben oft Schwierigkeiten, Fehler aufzuspüren, Prompts zu optimieren, die Leistung über Edge-Cases hinweg zu bewerten oder Probleme bei der Verwendung von Tools und Speicherproblemen in komplexen Agenten-Workflows zu beheben. LangSmith, entwickelt vom Team hinter LangChain, bietet eine robuste Lösung zur Bewältigung dieser Herausforderungen. Sie dient als dediziertes Plattform zur Überwachung, Debugging und Bewertung von Anwendungen, die mit großen Sprachmodellen gebaut wurden. Sie ermöglicht es Entwicklern, Traces zu inspizieren, die Leistung zu überwachen, verschiedene Prompt-Versionen zu testen und zu verfolgen, wie externe Tools und Speicher in Echtzeit genutzt werden. All dies geschieht innerhalb einer einheitlichen Schnittstelle, die LLM-Apps robuster und produktionsreif macht. 

LangChain und LangSmith sind Tools zur Unterstützung der LLM-Entwicklung, aber der Zweck jedes Tools variiert.  

LangChain ist ein Open-Source-Python-Framework, das den Bau und die Bereitstellung von LLM-Anwendungen vereinfacht. Es verbindet mehrere LLM-Komponenten zu strukturierten workflows, indem es modulare Bausteine wie Ketten, Agenten und Speicher verwendet. Diese Komponenten ermöglichen die Integration von LLMs mit externen Werkzeugen, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Datenquellen, um komplexe Anwendungen zu erstellen. Anstatt sich auf ein einzelnes Modell zu stützen, unterstützt es die Verkettung von Modellen für Aufgaben wie Textverständnis, Antwortgenerierung und Schlussfolgerung, sodass jeder Schritt auf dem vorherigen aufbauen kann. LangChain unterstützt Prompt Engineering durch wiederverwendbare Vorlagen und integriert sich mit LangGraph zur visuellen Gestaltung von workflows. Diese Fähigkeit macht es besonders leistungsstark für die Entwicklung von Dialogsystemen und KI-Systemen, die Kontextverarbeitung und logische Abfolge erfordern.  

Darüber hinaus ist LangSmith das operative Rückgrat der Entwicklungskapazitäten von LangChain. Während LangChain Ihnen beim Aufbau von Workflows hilft, sorgt LangSmith für einen reibungslosen Ablauf, indem es Tools zum Debuggen, Überwachen und Management komplexer AI-Systeme anbietet. LangSmith bietet einen tiefen Einblick in das Modellverhalten und erleichtert so die Identifizierung von Leistungsproblemen, die Verfolgung von Fehlern und die Optimierung von Antworten in Echtzeit. Es unterstützt außerdem die Orchestrierung über mehrere Modelle und Pipelines hinweg und ermöglicht so eine nahtlose Bereitstellung und Koordination. LangSmith bietet eine nahtlose Integration mit externen Tools wie TensorFlow, Kubernetes. Es kann auch mit großen Cloud-Providern wie AWS, GCP und Azure integriert werden und bietet zudem eine robuste Unterstützung für hybride Setups und lokale Bereitstellungen. LangSmith unterstützt die Entwicklung realer KI-Anwendungen, einschließlich Chatbots und anderer interaktiver Systeme wie KI-Agenten, virtueller Assistenten und konversationelle Schnittstellen. Diese Funktion hilft Entwicklern, ihre Workflows zu optimieren. 

Gemeinsam vereinfachen LangChain und LangSmith den gesamten Entwicklungsprozess vom Prototyping bis zur Produktion.

LangSmith integriert sich in den LLM-Anwendungsstack, egal ob Sie LangChain verwenden oder benutzerdefinierte Pipelines erstellen, um Transparenz, Rückverfolgbarkeit und Kontrolle in jeder Phase der Entwicklung und Produktion zu gewährleisten. Es erfasst detaillierte Daten aus jeder LLM-Interaktion und visualisiert diese, wodurch Entwickler Probleme erkennen, Lösungen testen und die Leistung optimieren können.  

Die Hauptfunktionen von LangSmith sind:

1. Debugging

2. Testen

3. Evaluierung

4. Überwachung

LLM-Anwendungen beinhalten oft komplexe Schlussfolgerungsprozesse, den dynamischen Einsatz von Werkzeugen und mehrstufige Abläufe. Wenn Fehler auftreten, wie z. B. Endlosschleifen, falsche Ausgaben oder fehlgeschlagene Toolaufrufe, greifen herkömmliche Debugging-Methoden zu kurz. LangSmith bietet detaillierte, sequentielle Einblicke in jede Interaktion mit LLMs und trägt so zu einer klaren Rückverfolgbarkeit während des gesamten Prozesses bei. Verfolgen, verfolgen und visualisieren Sie den schrittweisen Datenfluss durch die Anwendung mithilfe der LangChain Expression Language (LCEL). Diese Transparenz hilft bei der Fehlersuche bei langen Antwortzeiten, Fehlern oder unerwartetem Verhalten. LangSmith bietet umfangreiche Visualisierungstools zur Anzeige von LLM-Aufrufprotokollen, die Entwicklern helfen, komplexe Workflows leicht zu verstehen und zu debuggen. Entwickler können einzelne Prompts und Antworten, Zwischenschritte innerhalb von Ketten und Agenten sowie Toolaufrufe und ihre entsprechenden Ausgaben überprüfen. Diese feinkörnige Sichtbarkeit ermöglicht eine schnelle Identifikation und Lösung von Problemen, was die Entwicklungszeit erheblich verkürzt und die Stabilität der Anwendung verbessert.

Anwendungen von LLM benötigen häufige Aktualisierungen, sei es bei der Optimierung von Prompts, der Anpassung der Chainlogik oder der Änderung von Modellparametern. Es ist wichtig, sicherzustellen, dass diese Änderungen keine Regressionen einleiten. LangSmith unterstützt datensatzgetriebenes Testing, sodass Entwickler vordefinierte oder benutzerdefinierte Testsuiten über Anwendungsversionen hinweg ausführen, Ausgaben visuell und semantisch vergleichen und Verhaltensänderungen vor der Bereitstellung in die Produktion identifizieren können. Diese Tests ermöglichen eine strenge Qualitätssicherung und fördern eine sichere, iterative Entwicklung. Die Unterstützung von LangSmith für automatisierte Auswertungen ermöglicht es den Teams, schnelle Iterationen an prompten Entwürfen und Modellparametern vorzunehmen, um eine konsistente Qualität sicherzustellen.

Neben der funktionalen Korrektheit muss die Qualität der von LLM generierten Ausgaben kontinuierlich anhand der Geschäfts- und Benutzererwartungen bewertet werden. LangSmith bietet sowohl integrierte als auch anpassbare Evaluatoren an, um die Leistung in verschiedenen Dimensionen wie Genauigkeit, Relevanz und Kohärenz zu bewerten. Mit den Auswertungsfunktionen von LangSmith können Teams die Leistung über verschiedene Datensätze hinweg vergleichen und die Benchmark, Prompt-Variationen und Edge-Cases aufzeigen, die die Benutzererfahrung beeinträchtigen, und Verbesserungen oder Rückschritte mit klaren Metriken verfolgen. Dieser strukturierte Evaluierungsprozess trägt dazu bei, dass LLM-Systeme effektiv, präzise und auf die beabsichtigten Ergebnisse ausgerichtet bleiben.

Die Bereitstellung von LLM-Anwendungen in die Produktion erfordert eine robuste Überwachung, um eine konsistente Leistung und sofortige Einsatzreaktion sicherzustellen. LangSmith bietet End-to-End-Observability für LLM-Workflows wie Echtzeit-Protokollierung von Ausführungen, Latenz und Fehlerraten, Integration mit Alarmsystemen für Prompt-Vorfallberichterstattung sowie Dashboards, die Erkenntnisse in Nutzungsmustern und Zustand liefern. Diese operative Intelligenz ermöglicht es den Ingenieurteams, das Anwendungsverhalten proaktiv zu steuern und so Zuverlässigkeit und Reaktionsfähigkeit in Live-Umgebungen sicherzustellen. Die Echtzeit-Überwachung der Bereitstellung mit LangSmith hilft Teams, die Reaktion auf Vorfälle zu optimieren und einen robusten Zustand aufrechtzuerhalten. 

LangSmith arbeitet mit einem einfachen Python-SDK, das Entwicklern hilft, KI-Anwendungen einfach zu erstellen und zu verwalten. Es verbindet sich mit KI-Modellen wie OpenAIs GPT und nutzt Techniken wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), um die Funktionsweise dieser Modelle zu verbessern. Durch die Verwendung eines API-Schlüssels können Entwickler KI-Agenten verfolgen und debuggen, einschließlich solcher auf Basis von ChatGPT, um sicherzustellen, dass alles reibungslos läuft und in generativen KI-Projekten gut funktioniert. 

In dieser Studie wird zum Beispiel ein LangSmith-Editor vorgestellt, der Nicht-Muttersprachler beim Verfassen akademischer Arbeiten auf Englisch unterstützt, insbesondere im Bereich NLP. Das System bietet drei Hauptfunktionen: Vorschläge zur Textüberarbeitung basierend auf Rohentwürfen, Textvervollständigung unter der Bedingung des Kontexts sowie grammatikalischer oder Rechtschreibfehlerkorrektur.^[1] Die Ergebnisse zeigten, dass LangSmith die Qualität von Entwurfsüberarbeitungen verbessert, insbesondere bei der Zusammenarbeit von Mensch und Maschine, und ermöglicht es Nicht-Muttersprachlern, flüssigere und stilistisch angemessenere akademische Texte zu verfassen. Das System fördert Vielfalt und Inklusion, indem es Sprachbarrieren in der wissenschaftlichen Kommunikation abbaut. Dieses Beispiel hebt einen realen Anwendungsfall hervor, bei dem LangSmith die Data-Science-Forschung erleichtert, indem er die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI im akademischen Schreiben verbessert. Solche Anwendungsfall demonstrieren die Fähigkeit von LangSmith, Inklusivität und Produktivität in verschiedenen KI-gestützten Bereichen zu steigern. 

Factory, ein Unternehmen, das KI-Agenten zur Automatisierung des Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC) entwickelt, nutzt LangSmith, um sichere, zuverlässige LLM-Abläufe in Unternehmensumgebungen zu gewährleisten.^[2] Sie integrierten LangSmith mit AWS CloudWatch und erreichten eine vollständige Rückverfolgbarkeit über dessen LLM-Pipelines, was schnelleres Debugging und besseres Kontextmanagement ermöglichte. Mithilfe der Feedback-API von LangSmith automatisierten sie die Bewertung und Verfeinerung von Eingabeaufforderungen auf Basis von realem Benutzerfeedback. Dies trug dazu bei, die Iterationsgeschwindigkeit zu verdoppeln und die Zeit von der Öffnung bis zur Zusammenführung um 20 % zu reduzieren, wodurch LangSmith zu einem kritischen Bestandteil ihres KI-Entwicklungs- und Observability-Workflows wurde. 

Umfassende Plattform: LangSmith konsolidiert alle Kernfunktionen – Debugging, Test, Bereitstellung, Überwachung – in einer einzigen, zusammenhängenden Plattform. Die reale Bereitstellungsüberwachung mit LangSmith hilft Teams, die Reaktion auf Vorfälle zu optimieren und einen robusten Systemzustand aufrechtzuerhalten. Die saubere, entwicklerfreundliche Benutzeroberfläche macht es einfach, komplexe Workflows zu navigieren und Projekte effizient zu verwalten, ohne zwischen mehreren Tools wechseln zu müssen. 

Robustes Debugging und Evaluation: Bietet detaillierte Trace-Analyse, promptes Testen und Datensatzmanagement-Tools, die helfen, Probleme zu identifizieren, die Leistung zu messen und das LLM-Verhalten präzise zu verfeinern. 

Umfassende Skalierbarkeit: Konzipiert für die Unterstützung von großvolumigen, produktionsfähigen Anwendungen, wodurch es sich hervorragend für Enterprise-Teams eignet, die komplexe AI-Systeme aufbauen und warten.

Steile Lernkurve für Anfänger: LangSmith kann für Anfänger eine Herausforderung sein, da es ein solides Verständnis von LLM-Tools und DevOps-Prozessen erfordert, was die Zugänglichkeit für Neueinsteiger einschränken kann. 

Starke Abhängigkeit vom LangChain-Ökosystem: LangSmith ist eng mit LangChain verbunden. Das ist zwar großartig für Nutzer dieses Frameworks, aber für diejenigen, die andere Orchestrierungstools oder benutzerdefinierte Stacks nutzen, ist es vielleicht nicht so hilfreich. 

Skalierbarkeit und Kosten für groß angelegte Projekte: Für den Unternehmenseinsatz können die Kosten mit zunehmender Skalierung steigen, insbesondere bei häufigen Bewertungen, großem Spurenspeicher oder fortschrittlicher Analyse. 

Die Wahl zwischen LangChain, LangSmith oder einer Kombination aus beidem hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer LLM-Anwendung ab. LangChain eignet sich hervorragend zum Entwerfen und Prototypen komplexer Sprachmodell-Workflows und ermöglicht eine nahtlose Integration mit externen Tools und APIs. Setzen Sie LangSmith ein, wenn Sie bereit sind, in die Produktion zu verschieben und robuste Tools für das Debuggen, Testen, Überwachen und Warten von LLM-Anwendungen in großem Maßstab benötigen. In Kombination bieten diese Plattformen eine umfassende und skalierbare Lösung für die Erstellung, Bereitstellung und Wartung hochwertiger LLM-Anwendungen.