¿Qué es LangSmith?

Uno de los mayores retos para construir aplicaciones fiables de modelos de lenguaje grandes (LLM) es entender por qué un sistema de inteligencia artificial (IA) falla o se comporta de forma inesperada una vez desplegado. Los desarrolladores suelen esforzarse por rastrear los errores, afinar las instrucciones, evaluar el rendimiento en los casos limítrofes o depurar los problemas de uso de las herramientas y la memoria en los complejos flujos de trabajo de los agentes. LangSmith, desarrollado por el equipo detrás de LangChain, ofrece una solución sólida para abordar estos desafíos. Sirve como plataforma dedicada para monitorizar, depurar y evaluar aplicaciones creadas con grandes modelos de lenguaje. Permite a los desarrolladores inspeccionar trazas, monitorizar el rendimiento, probar diferentes versiones de instrucciones y rastrear en tiempo real cómo se utilizan las herramientas externas y la memoria, todo ello dentro de una interfaz unificada diseñada para hacer que las aplicaciones LLM sean más robustas y listas para producción. 

LangChain y LangSmith son herramientas para apoyar el desarrollo de LLM, pero el propósito de cada herramienta varía.  

LangChain es un marco Python de código abierto que simplifica la creación y la implementación de aplicaciones LLM. Conecta varios componentes de LLM en flujos de trabajo estructurados mediante el uso de bloques de construcción modulares como cadenas, agentes y memoria. Estos componentes permiten la integración de LLM con herramientas externas, interfaces de programación de aplicaciones (API) y fuentes de datos para crear aplicaciones complejas. En lugar de depender de un único modelo, permite encadenar modelos para tareas como la comprensión de textos, la generación de respuestas y el razonamiento, permitiendo que cada paso se base en el anterior. LangChain admite la ingeniería de Prompt Engineering a través de plantillas reutilizables y se integra con LangGraph para diseñar flujos de trabajo visualmente. Esta capacidad lo hace especialmente potente para crear agentes conversacionales y sistemas de IA que requieren manejo de contexto y progresión lógica.  

Además, LangSmith es la columna vertebral operativa de las capacidades de desarrollo de LangChain. Mientras que LangChain le ayuda a crear flujos de trabajo, LangSmith le ayuda a garantizar que funcionen sin problemas al ofrecer herramientas para depurar, monitorizar y gestionar sistemas de IA complejos. LangSmith proporciona una visibilidad profunda del comportamiento del modelo, lo que facilita la identificación de problemas de rendimiento, el rastreo de errores y la optimización de las respuestas en tiempo real. También admite la orquestación a través de múltiples modelos y canalizaciones, lo que permite una implementación y una coordinación sin fisuras. LangSmith ofrece una integración perfecta con herramientas externas como TensorFlow, Kubernetes. También se puede integrar con los principales proveedores de nube como AWS, GCP y Azure, a la vez que proporciona un soporte sólido para configuraciones híbridas e implementaciones locales. LangSmith admite el desarrollo de aplicaciones de IA en el mundo real, incluidos chatbots y otros sistemas interactivos como agentes de IA, asistentes virtuales e interfaces conversacionales. Esta capacidad ayuda a los desarrolladores a agilizar sus flujos de trabajo. 

Juntos, LangChain y LangSmith simplifican todo el proceso de desarrollo, desde la creación de prototipos hasta la producción.

LangSmith funciona mediante la incrustación en la pila de aplicación de LLM, ya sea que utilice LangChain o cree canales personalizados para ofrecer visibilidad, trazabilidad y control en cada fase del desarrollo y la producción. Captura datos granulares de cada interacción LLM y los visualiza, ayudando a los desarrolladores a identificar problemas, probar soluciones y optimizar el rendimiento.  

Las principales funciones de LangSmith son:

1. Depuración

2. Pruebas

3. Evaluación

4. Supervisión

Las aplicaciones de LLM suelen implicar rutas de razonamiento complejas, uso dinámico de herramientas y cadenas de varios pasos. Cuando se producen errores, como bucles infinitos, resultados incorrectos o errores de invocación de herramientas, los métodos de depuración tradicionales no son suficientes. LangSmith ofrece una visibilidad detallada y secuencial de cada interacción con los LLM, lo que ayuda a garantizar una trazabilidad clara durante todo el proceso. Rastrear, controlar y visualizar el flujo de datos paso a paso a través de la aplicación mediante el uso del lenguaje de expresión LangChain (LCEL). Esta visibilidad ayuda a solucionar problemas de tiempos de respuesta largos, errores o comportamientos inesperados. LangSmith proporciona herramientas de visualización completas para mostrar el seguimiento de las llamadas de LLM, lo que ayuda a los desarrolladores a entender y depurar los flujos de trabajo complejos con facilidad. Los desarrolladores pueden inspeccionar las solicitudes y respuestas individuales, los pasos intermedios dentro de las cadenas y los agentes, y las llamadas a las herramientas y sus correspondientes salidas. Esta visibilidad detallada permite identificar y resolver rápidamente los problemas, lo que reduce significativamente el tiempo de desarrollo y mejora la estabilidad de las aplicaciones.

Las aplicaciones LLM requieren actualizaciones frecuentes, ya sea optimizando las instrucciones, ajustando la lógica de la cadena o cambiando los parámetros del modelo. Es esencial ayudar a garantizar que estos cambios no introduzcan regresiones. LangSmith admite pruebas basadas en conjuntos de datos, lo que permite a los desarrolladores ejecutar suites de pruebas predefinidas o personalizadas en distintas versiones de la aplicación, comparar los resultados visual y semánticamente e identificar cambios en el comportamiento antes de implementarlos en producción. Estas pruebas facilitan una garantía de calidad rigurosa y promueven un desarrollo seguro e iterativo. El soporte de LangSmith para evaluaciones automatizadas permite a los equipos iterar rápidamente sobre diseños de prompts y parámetros de modelo para garantizar una calidad consistente.

Más allá de la corrección funcional, la calidad de los resultados generados por LLM debe evaluarse continuamente en función de las expectativas del negocio y del usuario. LangSmith ofrece evaluadores integrados y personalizables para evaluar el rendimiento en diversas dimensiones como precisión, relevancia y coherencia. Con las capacidades de evaluación de LangSmith, los equipos pueden establecer una referencia de rendimiento entre conjuntos de datos y variaciones de instrucción, detectar casos limítrofes que degradan la experiencia del usuario y realizar un seguimiento de mejoras o regresiones con métricas claras. Este proceso de evaluación estructurada ayuda a garantizar que los sistemas LLM sigan siendo eficaces, precisos y estén alineados con los resultados previstos.

La implementación de aplicaciones LLM en producción requiere una supervisión sólida para ayudar a garantizar un rendimiento constante y una respuesta inmediata a los incidentes. LangSmith ofrece observabilidad de extremo a extremo para flujos de trabajo de LLM, como información de registro en tiempo real de las ejecuciones, tasas de latencia y error, integración con sistemas de alerta para informes rápidos de incidentes y paneles de control que proporcionan conocimiento sobre los patrones de uso y el estado del sistema. Esta inteligencia operativa permite a los equipos de ingeniería gestionar de forma proactiva el comportamiento de las aplicaciones, ayudando a garantizar la fiabilidad y la capacidad de respuesta en entornos activos. La monitorización de la implementación en el mundo real con LangSmith ayuda a los equipos a optimizar la respuesta a incidentes y a mantener un estado sólido del sistema. 

LangSmith funciona a través de un SDK de Python simple que ayuda a los desarrolladores a crear y gestionar aplicaciones de IA fácilmente. Se conecta con modelos de IA como GPT de OpenAI y utiliza técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG) para mejorar el funcionamiento de estos modelos. Al usar una clave API, los desarrolladores pueden rastrear y depurar agentes de IA, incluidos los basados en ChatGPT, asegurando que todo funcione sin problemas y funcione bien en proyectos de IA generativa. 

Por ejemplo, esta investigación presenta un editor de LangSmith que ayuda a investigadores no nativos a redactar artículos académicos en inglés, especialmente en el ámbito de PLN. El sistema ofrece tres características principales: sugerencias de revisión de textos basadas en borradores, finalización de textos condicionada por el contexto y corrección de errores gramaticales u ortográficos^[1]. Los resultados demostraron que LangSmith mejora la calidad de las revisiones de borradores, especialmente cuando se trata de colaboración entre humanos y máquinas, permitiendo a escritores no nativos producir textos académicos más fluidos y estilísticamente apropiados. El sistema mejora la diversidad y la inclusión al reducir las barreras lingüísticas en la comunicación científica. Este ejemplo destaca un caso práctico real en el que LangSmith facilita la investigación en ciencia de datos mejorando la colaboración entre humanos e IA en la redacción académica. Estos casos de uso demuestran la capacidad de LangSmith para mejorar la inclusión y la productividad en diversos campos impulsados por la IA. 

Factory, una empresa que desarrolla agentes de IA para automatizar el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), utiliza LangSmith para ayudar a garantizar operaciones LLM seguras y fiables en entornos empresariales.^[2] Integraron LangSmith con AWS CloudWatch y obtuvieron una trazabilidad completa en todos sus pipelines LLM, lo que permitió una depuración más rápida y una mejor gestión del contexto. Utilizando la API de feedback de LangSmith, automatizaron la evaluación y refinamiento de instrucciones basándose en la entrada real del usuario. Esto ayudó a duplicar la velocidad de iteración y redujo el tiempo de apertura a fusión en un 20 %, lo que convirtió a LangSmith en una parte crítica de su workflow de desarrollo y observabilidad de IA. 

Plataforma todo en uno: LangSmith consolida todas las funciones básicas (depuración, pruebas, implementación, monitorización) en una única plataforma cohesiva. La supervisión de la implementación en el mundo real con LangSmith ayuda a los equipos a agilizar la respuesta ante incidentes y a mantener un estado robusto del sistema. Su interfaz limpia y fácil de usar para desarrolladores facilita la navegación por flujos de trabajo complejos y la gestión eficiente de proyectos sin tener que cambiar entre varias herramientas. 

Depuración y evaluación sólidas: proporciona herramientas detalladas de análisis de rastreo, pruebas de instrucción y gestión de conjuntos de datos que ayudan a identificar problemas, medir el rendimiento y refinar el comportamiento de LLM con precisión. 

Escalabilidad empresarial: diseñada para admitir aplicaciones de alto volumen y nivel de producción, lo que la convierte en una opción perfecta para los equipos empresariales que crean y mantienen sistemas de IA complejos.

Curva de aprendizaje pronunciada para principiantes: LangSmith puede ser un reto para los principiantes, ya que exige una sólida comprensión de las herramientas LLM y los procesos de DevOps, lo que puede limitar su accesibilidad para los recién llegados. 

Gran dependencia del ecosistema LangChain: LangSmith está profundamente vinculado a LangChain. Aunque esto es genial para los usuarios de ese marco, puede que no sea tan útil para aquellos que utilizan otras herramientas de orquestación o pilas personalizadas. 

Escalabilidad y coste para proyectos a gran escala: para uso empresarial, los costes pueden crecer con la escala, especialmente cuando se trata de evaluaciones frecuentes, almacenamiento de rastros de gran tamaño o análisis avanzados. 

La elección entre LangChain, LangSmith o una combinación de ambos depende de los requisitos específicos de su aplicación de LLM. LangChain es ideal para diseñar y crear prototipos de flujos de trabajo de modelos de lenguaje complejos, lo que permite una Integración perfecta con herramientas externas y APIs. Utilice LangSmith cuando esté listo para pasar a la producción y necesite herramientas sólidas para depurar, probar, monitorizar y mantener aplicaciones a escala. Cuando se utilizan juntas, estas plataformas proporcionan una solución completa y escalable para crear, implementar y mantener aplicaciones LLM de alta calidad.