Langwatch
LangWatch的目标受众是AI团队和工程师,特别是那些需要快速、可靠地将LLM应用投入生产的专业人士。该产品通过减少手动优化工作、提供质量保证和企业级安全控制,帮助他们提高工作效率和产品质量,从而在竞争激烈的市场中获得优势。
总访问量: 9,509
占比最多地区: IN(22.63%)
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简介
LangWatch是一个专为大型语言模型(LLM)设计的监控、评估和优化平台。它通过科学的方法来衡量LLM的质量,自动寻找最佳的提示和模型,并提供一个直观的分析仪表板,帮助AI团队以10倍的速度交付高质量的产品。LangWatch的主要优点包括减少手动优化过程、提高开发效率、确保产品质量和安全性,以及支持企业级的数据控制和合规性。产品背景信息显示,LangWatch利用Stanford的DSPy框架,帮助用户在几分钟内而非几周内找到合适的提示或模型,从而加速产品从概念验证到生产的转变。
截图
产品特色
测量:采用科学方法衡量LLM质量。
最大化:自动寻找最佳提示和模型,利用Stanford的DSPy框架。
易用性:拖放式协作,与团队成员轻松合作。
一键优化:通过DSPy优化器自动找到最佳提示和示例。
兼容性:支持所有LLM模型,轻松切换并优化提示。
监控:提供监控、调试、成本跟踪等功能。
分析:提供主题、事件、自定义图表等分析工具。
评估与护栏:包括越狱检测、RAG质量评估等。
使用教程
1. 访问LangWatch官网并注册账户。
2. 上传或创建你的LLM应用数据集。
3. 使用LangWatch的监控功能,跟踪应用的性能和质量。
4. 利用评估工具,对整个LLM管道进行评估,找出可靠的部分。
5. 通过优化工作室,自动寻找最佳的提示和模型。
6. 使用拖放式提示技术,如ChainOfThought、FewShotPrompting、ReAct。
7. 通过LangWatch DSPy Visualizer监控优化进度。
8. 根据需要调整和优化LLM管道,以提高性能和质量。
流量来源
直接访问40.91%外链引荐36.90%邮件0.08%
自然搜索12.95%社交媒体7.13%展示广告1.97%
最新流量情况
月访问量
8747
平均访问时长
17.45
每次访问页数
1.91
跳出率
50.24%
总流量趋势图
地理流量分布情况
印度
22.63%
美国
21.55%
英国
12.95%
荷兰
9.20%
巴西
6.30%
地理流量分布全球图
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