Qu’est-ce que LangSmith ?

L'un des plus grands défis dans la construction d'applications fiables de grands modèles de langage (LLM) est de comprendre pourquoi un système d'intelligence artificielle (IA) échoue ou se comporte de manière inattendue, une fois déployé. Les développeurs ont souvent du mal à retracer les bogues, à affiner les prompts, à évaluer les performances dans les cas edge ou à déboguer l'utilisation des outils et les problèmes de mémoire dans les workflows complexes des agents. LangSmith, développé par l’équipe derrière LangChain, propose une solution robuste pour relever ces défis. Il sert de plateforme dédiée à la surveillance, au débogage et à l’évaluation des applications construites avec de grands modèles de langage. Il permet aux développeurs d’inspecter les traces, de surveiller les performances, de tester différentes versions d’invite et de suivre comment les outils externes et la mémoire sont utilisés en temps réel, le tout dans une interface unifiée conçue pour rendre les applications LLM plus robustes et prêtes pour la production. 

LangChain et LangSmith sont des outils destinés à faciliter le développement de LLM, mais leurs objectifs respectifs diffèrent.  

LangChain est un cadre Python open source qui simplifie la création et le déploiement d’applications LLM. Il relie plusieurs composants LLM au sein de workflows structurés à l’aide de blocs de construction modulaires tels que les chaînes, les agents et la mémoire. Ces composants permettent l’intégration des LLM avec les outils externes, les interfaces de programmation d’applications (API) et les sources de données pour créer des applications complexes. Au lieu de s’appuyer sur un modèle unique, il permet d’enchaîner les modèles pour des tâches telles que la compréhension des textes, la génération de réponses et le raisonnement, ce qui permet à chaque étape de s’appuyer sur la précédente. LangChain prend en charge le prompt engineering grâce aux templates réutilisables et s’intègre à LangGraph pour la conception visuelle des workflows. Cette capacité le rend particulièrement puissant pour créer des agents conversationnels et des systèmes d’IA qui requièrent une gestion du contexte et une progression logique.  

De plus, LangSmith constitue la base opérationnelle des capacités de développement de LangChain. Alors que LangChain vous aide à construire des workflows, LangSmith veille à leur bon fonctionnement en proposant des outils pour le débogage, la surveillance et la gestion des systèmes d’IA complexes. LangSmith offre une visibilité optimale sur le comportement des modèles, ce qui facilite l’identification des problèmes de performance, le suivi des erreurs et l’optimisation des réponses en temps réel. Il facilite également l’orchestration à travers les modèles et les pipelines, permettant un déploiement et une coordination fluides. LangSmith offre une intégration fluide avec des outils externes tels que TensorFlow et Kubernetes. Il peut également être intégré aux principaux fournisseurs de cloud tels que AWS, GCP et Azure, tout en offrant une prise en charge solide des configurations hybrides et du déploiement sur site. LangSmith prend en charge le développement d’applications d’IA telles que les chatbots et d’autres systèmes interactifs comme les agents IA, les assistants virtuels et les interfaces conversationnelles. Cette fonctionnalité aide les développeurs à rationaliser leurs workflows. 

Ensemble, LangChain et LangSmith simplifient le processus de développement, du prototypage à la production.

LangSmith s’intègre dans la pile applicative LLM, que vous utilisiez LangChain ou que vous construisiez des pipelines personnalisés pour offrir visibilité, traçabilité et contrôle à chaque étape du développement et de la production. Il capte les données granulaires de chaque interaction LLM et les visualise, aidant ainsi les développeurs à identifier les problèmes, à tester les solutions et à optimiser la performance.  

Les principales fonctions de LangSmith sont les suivantes :

1. Débogage

2. Tests

3. Évaluer

4. Surveillance

Les applications LLM impliquent souvent des parcours de raisonnement complexes, l’utilisation d’outils dynamiques et des chaînes multi-étapes. Lorsque des erreurs surviennent, telles que les boucles infinies, les sorties incorrectes ou encore l’échec de l’invocation d’outils, les méthodes de débogage traditionnelles ne suffisent pas. LangSmith offre une visibilité détaillée et séquentielle sur chaque interaction avec les LLM, afin d’assurer la traçabilité tout au long du processus. Tracez, suivez et affichez le flux de données étape par étape à travers l’application avec LangChain Expression Language (LCEL). Cette visibilité permet de résoudre les problèmes liés aux longs temps de réponse, aux erreurs ou aux comportements inattendus. LangSmith propose des outils de visualisation riches pour afficher les traces d’appels LLM, aidant les développeurs à comprendre et à déboguer facilement les workflows complexes. Les développeurs peuvent inspecter les prompts et réponses individuellement, les étapes intermédiaires au sein des chaînes et des agents, ainsi que les appels d’outils et leurs sorties correspondantes. Cette visibilité granulaire permet une identification et une résolution rapides des problèmes, réduisant considérablement le temps de développement et améliorant la stabilité des applications.

Les applications LLM nécessitent des mises à jour fréquentes, qu’il s’agisse d’optimiser les prompts, d’ajuster la logique des chaînes ou de modifier les paramètres des modèles. Il est essentiel de veiller à ce que ces changements n’entraînent pas de régression. LangSmith prend en charge les tests axé sur les jeux de données, permettant aux développeurs d’exécuter des suites de tests prédéfinies ou personnalisées sur les différentes versions de l’application, de comparer les sorties visuellement et sémantiquement, et d’identifier les changements de comportement avant le déploiement en production. Ces tests garantissent une assurance qualité rigoureuse et favorisent un développement itératif et sûr. La prise en charge des évaluations automatisées par LangSmith permet aux équipes d’itérer rapidement sur la conception de prompts et les paramètres du modèle afin de garantir une qualité constante.

Outre la justesse fonctionnelle, la qualité des sorties générées par le LLM doit être évaluée en permanence par rapport aux attentes des entreprises et des utilisateurs. LangSmith propose des évaluateurs intégrés et personnalisables pour vérifier la performance selon différents critères tels que l’exactitude, la pertinence et la cohérence. Grâce aux capacités d’évaluation de LangSmith, les équipes peuvent comparer la performance sur différents jeux de données et variations de prompt, identifier les cas extrêmes qui dégradent l’expérience utilisateur et suivre les améliorations ou les régressions avec des indicateurs clairs. Ce processus d’évaluation structuré permet de garantir que les systèmes LLM restent efficaces, précis et conformes aux résultats escomptés.

Le déploiement d’applications LLM en production requiert une surveillance robuste afin de garantir une performance constante et une réponse immédiate aux incidents. LangSmith offre une observabilité de bout en bout pour les workflows de LLM tels que la journalisation en temps réel des exécutions, les taux de latence et d’erreur, l’intégration aux systèmes d’alerte pour un signalement prompt des incidents et aux tableaux de bord fournissant des informations sur les schémas d’utilisation et l’état du système. Cette intelligence opérationnelle permet aux équipes d’ingénierie de gérer de manière proactive le comportement des applications, contribuant ainsi à garantir la fiabilité et la rapidité de réponse dans les environnements réels. La surveillance des déploiements en conditions réelles avec LangSmith aide les équipes à rationaliser la réponse aux incidents et à assurer la robustesse des systèmes. 

LangSmith fonctionne grâce à un SDK Python simple, qui aide les développeurs à créer et à gérer facilement les applications d’IA. Il se connecte à des modèles d’IA tels que GPT d’OpenAI et utilise des techniques comme la génération augmentée par récupération pour améliorer le fonctionnement de ces modèles. À l’aide d’une clé d’API, les développeurs peuvent suivre et déboguer les agents IA, y compris ceux basés sur ChatGPT, afin de s’assurer que tout fonctionne correctement dans les projets d’IA générative. 

Par exemple, cette étude présente un éditeur LangSmith qui aide les chercheurs non natifs à rédiger des articles universitaires en anglais, en particulier dans le domaine du TAL. Le système propose trois fonctionnalités principales : suggestions de révision de texte reposant sur des brouillons, génération de texte conditionnée par le contexte et correction des fautes de grammaire et d'orthographe.^[1] Les résultats ont démontré que LangSmith améliore la qualité des brouillons de révision, notamment lorsqu’il s’agit de collaboration entre humains et machines, permettant aux auteurs non natifs de produire des textes académiques plus fluides et stylistiquement appropriés. Le système améliore la diversité et l’inclusion en éliminant les barrières linguistiques dans la communication scientifique. Cet exemple met en évidence un cas d’utilisation réel où LangSmith facilite la recherche en science des données en améliorant la collaboration entre les humains et l'IA autour des écrits académiques. De tels cas d’utilisation démontrent la capacité de LangSmith à améliorer l’inclusion et la productivité dans divers domaines axés sur l’IA. 

Factory, une entreprise qui développe des agents d’IA pour automatiser le cycle de développement logiciel (SDLC), utilise LangSmith pour garantir des opérations LLM sécurisées et fiables dans les environnements d’entreprise.^[2] L'entreprise a intégré LangSmith à AWS CloudWatch et obtenu une traçabilité complète de ses pipelines LLM, ce qui permet un débogage plus rapide et une meilleure gestion du contexte. Grâce à l’API Feedback de LangSmith, elle a automatisé l’évaluation et le raffinement des prompts en fonction d'entrées utilisateur réelles. Cela a permis de doubler la vitesse d’itération et de réduire le délai ouverture-fusion de 20 %, faisant de LangSmith une partie essentielle de son workflow d’observabilité et de développement d’IA. 

Plateforme tout-en-un : LangSmith regroupe toutes les fonctions essentielles (débogage, test, déploiement, surveillance) au sein d’une plateforme cohérente. La surveillance des déploiements avec LangSmith aide les équipes à rationaliser la réponse aux incidents et à assurer l’intégrité du système. Son interface épurée et conviviale permet de naviguer facilement au sein des workflows complexes et de gérer efficacement les projets sans avoir à changer d’outil. 

Débogage et évaluation robustes : analyse détaillée des traces, tests de prompt et outils de gestion des jeux de données pour identifier les problèmes, mesurer la performance et affiner le comportement des LLM avec précision. 

Évolutivité adaptée à l’entreprise : conçu pour prendre en charge les applications de production à volume élevé ; une solution idéale pour les équipes qui créent et gèrent des systèmes d’IA d’entreprise complexes.

Courbe d’apprentissage abrupte pour les débutants : LangSmith peut s’avérer difficile pour les débutants, car il exige une solide compréhension des outils LLM et des processus DevOps, ce qui peut limiter son accessibilité pour les novices. 

Forte dépendance à l’égard de l’écosystème LangChain : LangSmith est intimement lié à LangChain. Bien que cela soit un réel atout pour les utilisateurs de ce cadre, c’est sans doute moins pratique pour ceux qui utilisent d’autres outils d’orchestration ou des piles personnalisées. 

Évolutivité et coût pour les projets à grande échelle : dans le cas d’une utilisation en entreprise, les coûts peuvent augmenter avec l’échelle, notamment lorsqu’il s’agit d’évaluations fréquentes, d’un stockage de traces important ou d’analytique avancée. 

On peut choisir LangChain, LangSmith, ou combiner les deux selon les besoins spécifiques de votre application LLM. LangChain est parfaitement adapté à la conception et au prototypage des workflows complexes de modèles de langage, permettant une intégration fluide avec les outils externes et les API. Utilisez LangSmith lorsque vous vous apprêtez à passer en production et que vous avez besoin d’outils robustes pour déboguer, tester, surveiller et gérer les applications LLM à grande échelle. Utilisées ensemble, ces plateformes fournissent une solution complète et évolutive pour créer, déployer et gérer des applications LLM de qualité.