Hintergrund
In Anwendungen mit großen Sprachmodellen (LLM) stellen Leistungsoptimierung und Echtzeit-Debugging eine große Herausforderung dar. LangWatch bietet eine umfassende Lösung auf Basis des DSPy-Frameworks, mit der Benutzer Probleme schnell lokalisieren und die Effizienz des Modells verbessern können.
Zentrale Betriebsverfahren
- Visuelle Pipeline-KonstruktionSchnelle Zusammenstellung von LLM-Pipeline-Komponenten mithilfe einer Drag-and-Drop-Oberfläche, intuitive Anpassung von Workflow-Strukturen.
- Experiment-Tracking-FunktionDas System zeichnet automatisch die Parameter und Ergebnisse jeder Anpassung auf und unterstützt den Vergleich von Versions-Rollbacks.
- Überwachung von LeistungskennzahlenÜberwachen Sie Echtzeit-Trends bei wichtigen Kennzahlen wie Antwortverzögerung und Token-Verbrauch.
- Integration von Debugging-ToolsAnalysieren Sie die Eingangs- und Ausgangs-Datenflüsse jedes Moduls mit dem integrierten Visualisierungstool DSPy.
fortgeschrittene Fähigkeit
1. Nutzen Sie die ”Datenverwaltung”, um Testdaten hochzuladen und die Auswirkungen verschiedener Parameterkombinationen stapelweise zu validieren.
2. Legen Sie benutzerdefinierte Schwellenwerte für die Überwachung von Geschäftsmetriken fest, um bei Anomalien automatisch Warnmeldungen auszulösen.
3. Führen Sie eine mehrdimensionale quantitative Bewertung der Ausgabequalität mit über 30 integrierten Bewertungsfunktionen durch.
caveat
Es wird empfohlen, zunächst iterative Tests mit einem kleinen Datensatz durchzuführen und die Optimierungsergebnisse zu überprüfen, bevor die Lösung in der Produktionsumgebung eingesetzt wird.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLangWatch: ein Visualisierungstool zur Überwachung und Optimierung von LLM-Prozessen auf der Grundlage des DSPy-FrameworksDie
