Che cos'è LangSmith?

Una delle sfide più grandi nella creazione di applicazioni affidabili basate su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) è comprendere perché un sistema di intelligenza artificiale (AI) fallisce o si comporta in modo imprevisto una volta implementato. Gli sviluppatori hanno spesso difficoltà a individuare bug, a mettere a punto i prompt, a valutare le prestazioni in casi limite o a risolvere problemi di utilizzo degli strumenti e di memoria in workflow di agenti complessi. LangSmith, sviluppato dal team dietro LangChain, offre una soluzione solida per affrontare queste sfide. Serve da piattaforma dedicata al monitoraggio, al debug e alla valutazione di applicazioni costruite con grandi modelli linguistici. Permette agli sviluppatori di ispezionare tracce, monitorare le prestazioni, testare diverse versioni di prompt e monitorare in tempo reale come strumenti esterni e memoria vengono utilizzati, il tutto all'interno di un'interfaccia unificata progettata per rendere le app LLM più robuste e pronte per la produzione. 

LangChain e LangSmith sono strumenti per supportare lo sviluppo degli LLM, ma il loro scopo varia.  

LangChain è un framework open source in Python che semplifica la costruzione e la distribuzione di applicazioni LLM. Collega più componenti di LLM in workflow strutturati, utilizzando blocchi modulari come catene, agenti e memoria. Questi componenti consentono l'integrazione degli LLM con strumenti esterni, application programming interface (API) e fonti di dati per costruire applicazioni complesse. Invece di affidarsi a un singolo modello, supporta il concatenamento di modelli per compiti come la comprensione del testo, la generazione di risposte e il ragionamento, consentendo a ogni fase di basarsi sull'ultima. LangChain supporta il prompt engineering tramite modelli riutilizzabili e si integra con LangGraph per la progettazione visiva dei workflow. Questa capacità la rende particolarmente potente per la costruzione di agenti conversazionali e sistemi AI che richiedono la gestione del contesto e la progressione logica.  

Inoltre, LangSmith è la spina dorsale operativa delle funzionalità di sviluppo di LangChain. Mentre LangChain ti aiuta a costruire workflows, LangSmith garantisce che funzionino senza intoppi offrendo strumenti per il debug, il monitoraggio e la gestione di sistemi AI complessi. LangSmith offre una visibilità profonda sul comportamento del modello, rendendo più facile identificare problemi di prestazioni, tracciare errori e ottimizzare le risposte in tempo reale. Supporta inoltre l'orchestrazione su più modelli e pipeline, consentendo un'implementazione e un coordinamento senza interruzioni. LangSmith offre una perfetta integrazione con strumenti esterni come TensorFlow, Kubernetes. Può inoltre essere integrato con i principali provider di cloud come AWS, GCP e Azure, fornendo al contempo un supporto robusto per configurazioni ibride e distribuzioni on-premise. LangSmith supporta lo sviluppo di applicazioni AI reali, inclusi chatbot e altri sistemi interattivi come agenti AI, assistenti virtuali e interfacce conversazionali. Questa funzionalità aiuta gli sviluppatori a semplificare i loro workflow. 

Insieme, LangChain e LangSmith semplificano l'intero processo di sviluppo, dalla prototipazione alla produzione.

LangSmith opera integrandosi nello stack applicativo LLM, sia che tu stia usando LangChain sia costruendo pipeline personalizzate per fornire visibilità, tracciabilità e controllo in ogni fase dello sviluppo e della produzione. Cattura i dati granulari di ogni interazione LLM e li visualizza, aiutando gli sviluppatori a individuare i problemi, testare le soluzioni e ottimizzare le prestazioni.  

Le principali funzioni di LangSmith sono:

1. Debugging

2. Test

3. Valutare

4. Monitoraggio

Le applicazioni LLM spesso coinvolgono percorsi di ragionamento complessi, uso dinamico degli strumenti e catene multi-fase. Quando si verificano errori, come loop infiniti, output errati o fallimenti nell'invocazione di strumenti, i metodi di debug tradizionali sono insufficienti. LangSmith offre una visibilità dettagliata e sequenziale di ogni interazione con gli LLM, aiutando a garantire una tracciabilità chiara durante tutto il processo. Traccia, monitora e visualizza il flusso passo dopo passo dei dati attraverso l'applicazione utilizzando il LangChain Expression Language (LCEL). Questa visibilità aiuta a risolvere problemi dovuti a tempi di risposta lunghi, errori o comportamenti imprevisti. LangSmith offre strumenti di visualizzazione ricchi per visualizzare le tracce di chiamata LLM, aiutando gli sviluppatori a comprendere e debuggare facilmente i workflow complessi. Gli sviluppatori possono ispezionare singoli prompt e risposte, passaggi intermedi all'interno di chain e agenti, e chiamate agli strumenti e i relativi output. Questa visibilità dettagliata consente una rapida identificazione e risoluzione dei problemi, riducendo significativamente i tempi di sviluppo e migliorando la stabilità delle applicazioni.

Le applicazioni LLM richiedono aggiornamenti frequenti, sia per ottimizzare prompt, regolare la logica della catena o modificare i parametri del modello. È essenziale garantire che questi cambiamenti non introducano regressioni. LangSmith supporta test basati su set di dati, permettendo agli sviluppatori di eseguire suite di test predefinite o personalizzate tra le versioni di applicazione, confrontare output visivamente e semanticamente e identificare cambiamenti di comportamento prima di implementare in produzione. Questi test facilitano un rigoroso controllo della qualità e promuovono uno sviluppo sicuro e iterativo. Il supporto di LangSmith per le valutazioni automatiche consente ai team di iterare rapidamente su prompt e parametri del modello per garantire una qualità costante.

Oltre alla correttezza funzionale, la qualità degli output generati dagli LLM deve essere continuamente valutata rispetto alle aspettative aziendali e degli utenti. LangSmith offre valutatori integrati e personalizzabili per valutare le prestazioni in varie dimensioni come accuratezza, rilevanza e coerenza. Con le funzionalità di valutazione di LangSmith, i team possono comparare le prestazioni tra set di dati e variazioni di prompt, far emergere casi limite che degradano l'esperienza utente e tracciare miglioramenti o regressioni con metriche chiare. Questo processo di valutazione strutturato aiuta a garantire che i sistemi LLM rimangano efficaci, accurati e allineati ai risultati previsti.

L'implementazione delle applicazioni LLM in produzione richiede un monitoraggio robusto per garantire prestazioni costanti e una risposta immediata agli incidenti. LangSmith offre osservabilità end-to-end per i workflow LLM come la registrazione in tempo reale delle esecuzioni, tassi di latenza ed errore, integrazione con sistemi di allerta per segnalazioni tempestive degli incidenti e dashboard che forniscono insight sui modelli d'uso e sullo stato di salute del sistema. Questa intelligence operativa consente ai team di ingegneria di gestire in modo proattivo il comportamento delle applicazioni, contribuendo a garantire l'affidabilità e la reattività negli ambienti live. Il monitoraggio della distribuzione reale con LangSmith aiuta i team a semplificare la risposta agli incidenti e a mantenere una solida salute del sistema. 

LangSmith lavora tramite un semplice SDK Python che aiuta gli sviluppatori a costruire e gestire facilmente applicazioni di AI. Si collega a modelli AI come GPT di OpenAI e utilizza tecniche come retrieval-augmented generation (RAG) per migliorare il funzionamento di questi modelli. Utilizzando una chiave API, gli sviluppatori possono tracciare e debuggare l'agente AI, inclusi quelli basati su ChatGPT, assicurandosi che tutto funzioni senza intoppi e che lavori bene nei progetti di AI generativa. 

Ad esempio, questa ricerca presenta un editor di LangSmith che assiste i ricercatori non nativi nella stesura di articoli accademici in inglese, in particolare nel campo NLP. Il sistema offre tre caratteristiche principali: suggerimenti di revisione del testo basati su bozze, completamento del testo condizionato dal contesto e correzione degli errori grammaticali o di ortografia.^[1] I risultati hanno dimostrato che LangSmith migliora la qualità delle revisioni delle bozze, specialmente quando è coinvolta la collaborazione tra uomini e macchine, permettendo agli scrittori non nativi di produrre testi accademici più fluidi e stilisticamente appropriati. Il sistema favorisce la diversità e l'inclusione abbassando le barriere linguistiche nella comunicazione scientifica. Questo caso d'uso evidenzia un esempio reale in cui LangSmith facilita la ricerca di data science migliorando la collaborazione tra umani e AI nella scrittura accademica. Tali casi d'uso dimostrano la capacità di LangSmith di aumentare l'inclusività e la produttività in vari campi basati sull'AI. 

Factory, un'azienda che sviluppa agenti AI per automatizzare il ciclo di vita dello sviluppo software (SDLC), utilizza LangSmith per garantire operazioni LLM sicure e affidabili in ambienti aziendali.^[2] Hanno integrato LangSmith con AWS CloudWatch e hanno ottenuto una tracciabilità completa delle sue pipeline LLM, consentendo un debugging più rapido e una migliore gestione del contesto. Utilizzando l'API Feedback di LangSmith, hanno automatizzato la valutazione e il perfezionamento dei prompt basandosi su input reali degli utenti. Questo ha raddoppiato la velocità di iterazione e ridotto il tempo di apertura a fusione del 20%, rendendo LangSmith una parte fondamentale dello sviluppo dell'AI e del workflow di osservabilità. 

Piattaforma tutto-in-uno: LangSmith consolida tutte le funzioni principali (debug, testing, distribuzione, monitoraggio) in un'unica piattaforma Coeso. Il monitoraggio dell'implementazione reale con LangSmith aiuta i team a semplificare la risposta agli incidenti e a mantenere una solida salute del sistema. La sua interfaccia pulita e adatta agli sviluppatori rende facile navigare in workflow complessi e gestire i progetti in modo efficiente senza dover passare da uno strumento all'altro. 

Debugging e valutazione robusti: fornisce analisi dettagliate delle tracce, prompt testing e strumenti di gestione del set di dati che aiutano a individuare problemi, misurare le prestazioni e affinare il comportamento degli LLM con precisione. 

Scalabilità Enterprise: progettato per supportare applicazioni ad alto volume e di livello produttivo, rendendolo una scelta ideale per i team aziendali che costruiscono e mantengono sistemi AI complessi.

Curva di apprendimento ripida per i principianti: LangSmith può essere una sfida per i principianti, poiché richiede una solida comprensione degli strumenti LLM e dei processi DevOps, il che può limitarne l'accessibilità per i nuovi arrivati. 

Forte dipendenza dall'ecosistema LangChain: LangSmith è profondamente legato a LangChain. Anche se questo è ottimo per gli utenti di quel framework, potrebbe non essere altrettanto utile per chi usa altri strumenti di orchestrazione o stack personalizzati. 

Scalabilità e costi per progetti su larga scala: per l'uso aziendale, i costi possono aumentare con la scala, soprattutto quando si tratta di valutazioni frequenti, grandi archiviazioni di tracce o analytics avanzata. 

La scelta tra LangChain, LangSmith o una combinazione di entrambi dipende dai requisiti specifici della tua applicazione LLM. LangChain è particolarmente adatto per progettare e prototipare workflow complessi di modelli linguistici, consentendo un'integrazione fluida con strumenti esterni e API. Usa LangSmith quando sei pronto a entrare in produzione e hai bisogno di strumenti robusti per debug, test, monitoraggio e manutenzione delle applicazioni LLM su larga scala. Quando utilizzate insieme, queste piattaforme offrono una soluzione scalabile per costruire, implementare e mantenere applicazioni di LLM di alta qualità.