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通过LangSmith警报及早捕捉生产故障
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原文英文，约500词，阅读约需2分钟。
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内容提要
LangSmith推出实时监控功能，支持基于错误率、延迟和反馈分数设置警报，帮助快速识别LLM应用中的问题，提升用户体验和应用质量。
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关键要点
- LangSmith推出实时监控功能，支持基于错误率、延迟和反馈分数设置警报。
- 实时监控有助于快速识别LLM应用中的问题，提升用户体验和应用质量。
- LLM应用面临独特挑战，包括对外部服务的依赖和输出质量的不确定性。
- 监控可以帮助识别外部服务的故障、速率限制或延迟问题。
- 用户体验不仅关乎速度，还涉及LLM输出的质量，反馈分数警报可提供早期预警。
- LangSmith支持的警报指标包括错误计数和比率、平均延迟和平均反馈分数。
- 用户可以设置过滤器、聚合窗口和阈值来调整警报灵敏度。
- 警报可以通过PagerDuty或自定义Webhook集成到现有工作流程中。
- 未来将增加更多警报类型和自定义时间窗口的警报功能。
- 用户可以通过LangChain Slack社区提供反馈或功能请求。
❓
延伸问答
LangSmith的实时监控功能有什么作用？
LangSmith的实时监控功能可以帮助快速识别LLM应用中的问题，提升用户体验和应用质量。
用户如何设置LangSmith的警报？
用户可以根据错误计数、平均延迟和反馈分数设置警报，并调整过滤器、聚合窗口和阈值来优化灵敏度。
LLM应用面临哪些独特挑战？
LLM应用面临的挑战包括对外部服务的依赖和输出质量的不确定性，这可能影响用户体验。
LangSmith支持哪些警报指标？
LangSmith支持的警报指标包括错误计数和比率、平均延迟和平均反馈分数。
如何将LangSmith的警报集成到现有工作流程中？
警报可以通过PagerDuty或自定义Webhook集成到现有工作流程中，例如发送通知到Slack频道。
未来LangSmith会增加哪些新功能？
未来LangSmith将增加更多类型的警报，如运行计数和LLM令牌使用警报，以及自定义时间窗口的警报功能。
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