¿Qué es LangSmith?

Uno de los mayores desafíos en la creación de aplicaciones de Modelos de lenguaje extensos (LLM) es comprender por qué un sistema de IA falla o se comporta inesperadamente, una vez desplegado. Los desarrolladores a menudo tienen dificultades para rastrear errores, ajustar las instrucciones, evaluar el rendimiento en casos periféricos o el uso de herramientas de depuración y problemas de memoria en flujos de trabajo de agentes complejos. LangSmith, desarrollado por el equipo detrás de LangChain, ofrece una solución sólida para dirección estos desafíos. Sirve como una plataforma dedicada para monitorear, depurar y evaluar aplicaciones creadas con modelos de lenguaje de gran tamaño. Permite a los desarrolladores inspeccionar rastros, monitorear el rendimiento, probar diferentes versiones de instrucciones y rastrear cómo se utilizan las herramientas externas y la memoria en tiempo real, todo dentro de una interfaz unificada diseñada para hacer que las aplicaciones LLM sean más sólidas y estén listas para la 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 el despliegue de aplicaciones LLM. Conecta múltiples 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, admite la concatenación de modelos para tareas como la comprensión de textos, la generación de respuestas y el razonamiento, lo que permite que cada paso se base en el anterior. LangChain admite la ingeniería rápida a través de plantillas reutilizables y se integra con LangGraph para diseñar visualmente flujos de trabajo. Esta capacidad lo hace especialmente poderoso 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 te ayuda a crear workflows, LangSmith garantiza que estos se ejecuten sin problemas, ya que ofrece herramientas para depurar, supervisar y gestionar sistemas complejos de IA. LangSmith proporciona una visibilidad profunda del comportamiento de los modelos, lo que facilita la identificación de problemas de rendimiento, el seguimiento de errores y la optimización de las respuestas en tiempo real. También admite la orquestación entre múltiples modelos y procesos, lo que permite una implementación y coordinación fluidas. LangSmith ofrece una integración perfecta con herramientas externas como TensorFlow, Kubernetes. También se puede integrar con los principales proveedores de la nube como AWS, GCP y Azure, al tiempo que proporciona un soporte sólido para configuraciones híbridas y despliegues on premises. LangSmith admite el desarrollo de aplicaciones de IA del 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 workflows. 

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

LangSmith funciona incrustándose en la pila de aplicaciones LLM, ya sea que esté utilizando LangChain o creando pipelines personalizados para proporcionar visibilidad, trazabilidad y control en cada etapa de desarrollo y 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 a menudo implican rutas de razonamiento complejas, uso dinámico de herramientas y cadenas de varios pasos. Cuando se producen errores, como bucles infinitos, salidas incorrectas o fallas en la invocación de herramientas, los métodos de depuración tradicionales se quedan cortos. LangSmith ofrece visibilidad detallada y secuencial de cada interacción con los LLM, lo que ayuda a garantizar una trazabilidad clara durante todo el proceso. Rastrea, sigue y muestra el flujo paso a paso de los datos a través de la aplicación utilizando el lenguaje de expresión LangChain (LCEL). Esta visibilidad ayuda a solucionar problemas como tiempos de respuesta prolongados, errores o comportamientos inesperados. LangSmith proporciona herramientas de visualización enriquecidas para mostrar los seguimientos de llamadas de LLM, lo que ayuda a los desarrolladores a comprender y depurar fácilmente flujos de trabajo complejos. Los desarrolladores pueden inspeccionar las instrucciones y respuestas individuales, los pasos intermedios dentro de las cadenas y los agentes, así como las llamadas a herramientas y sus correspondientes resultados. Esta visibilidad detallada permite una rápida identificación y resolución de 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 todas las versiones de la aplicación, comparar resultados visual y semánticamente e identificar cambios en el comportamiento antes de implementarlos en producción. Estas pruebas facilitan un riguroso control de calidad y promueven un desarrollo seguro e iterativo. El soporte de LangSmith para evaluaciones automatizadas permite a los equipos iterar rápidamente los diseños rápidos y los parámetros del 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 de la empresa y del usuario. LangSmith ofrece evaluadores integrados y personalizables para evaluar el rendimiento en varias dimensiones, como precisión, relevancia y coherencia. Con las capacidades de evaluación de LangSmith, los equipos pueden comparar el performance en todos los conjuntos de datos e introducir variaciones, presentar casos de borde que degradan la experiencia del usuario y realizar un seguimiento de las mejoras o regresiones con métricas claras. Este proceso de evaluación estructurado ayuda a garantizar que los sistemas LLM sigan siendo eficaces, precisos y alineados con los resultados previstos.

Desplegar aplicaciones LLM en producción requiere una supervisión rigurosa para ayudar a garantizar un rendimiento consistente y una respuesta inmediata a incidentes. LangSmith ofrece observabilidad integral para flujos de trabajo LLM, como el registro en tiempo real de ejecuciones, latencia y tasas de error, integración con sistemas de alerta para la notificación inmediata de incidentes y paneles que proporcionan información 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, lo que ayuda a garantizar la confiabilidad y la capacidad de respuesta en entornos en vivo. La supervisión del despliegue 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 administrar aplicaciones de IA fácilmente. Se conecta con modelos de IA como GPT de OpenAI y utiliza técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) para mejorar el funcionamiento de estos modelos de IA. Al usar una clave API, los desarrolladores pueden rastrear y depurar agentes de IA, incluidos los basados en ChatGPT, cerciorando 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 los investigadores no nativos a escribir artículos académicos en inglés, particularmente en el dominio de NLP. El sistema ofrece tres características principales: sugerencias de revisión de texto basadas en borradores, finalización de texto condicionada al 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 de uso del mundo real en el que LangSmith facilita la investigación en ciencia de datos al mejorar la colaboración entre humanos e IA en la escritura académica. Estos casos de uso demuestran la capacidad de LangSmith para mejorar la inclusión y la productividad en diversos campos impulsados por IA. 

Factory, una compañía que desarrolla agentes de IA para automatizar el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), emplea 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. Mediante la API de retroalimentación de LangSmith, automatizaron la evaluación y el refinamiento de las instrucciones en función de las entradas de los usuarios reales. Esto ayudó a duplicar la velocidad de iteración y redujo el tiempo de apertura a la fusión en un 20 %, lo que convirtió a LangSmith en una parte crítica de su flujo de trabajo de desarrollo de IA y observabilidad. 

Plataforma integral: LangSmith consolida todas las funciones principales—depuración, pruebas, despliegue, monitoreo—en una plataforma cohesiva. La supervisión del despliegue en el mundo real con LangSmith ayuda a los equipos a optimizar la respuesta a incidentes y a mantener un estado sólido 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 seguimiento, pruebas de instrucción y gestión de conjunto de datos que ayudan a identificar problemas, medir el rendimiento y refinar el comportamiento de LLM con precisión. 

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

Curva de aprendizaje pronunciada para principiantes: LangSmith puede ser un desafío para los principiantes, ya que exige una comprensión sólida 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. Si bien esto es excelente para los usuarios de esa infraestructura, puede que no sea tan útil para aquellos que usan otras herramientas de orquestación o pilas personalizadas. 

Escalabilidad y costo para proyectos a gran escala: para uso empresarial, los costos pueden crecer con la escala, especialmente cuando se trata de evaluaciones frecuentes, almacenamiento de trazas de gran tamaño o analytics avanzados. 

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