中国数这就是朗史密斯发挥作用的地方。LangSmith 是一个动态测试框架，提供了强大的解决方案来评估语言模型和人工智能应用程序的功能。 在本教程中，我们将探索有效利用 LangSmith 测试和评估语言模型的过程，提供有关其性能、优势和局限性的宝贵见解。有 LangSmith 作为您的盟友，您将能够完善和增强您的 AI 应用程序，并针对实际使用场景对其进行优化。
朗史密斯是什么？
要学习本教程，您需要具备以下条件： 自然语言处理概念的基础知识 Python 的应用知识 阿尔及利亚 WhatsApp 数据 让我们开始吧！ 跳跃前进： 朗史密斯是什么？ 使用LangChain构建基于聊天的AI环境 设置开发环境 创建LangChain组件 创建 LangSmith 客户端 带有异常处理的输入处理 使用 LangSmith 评估和测试 LLM 申请 创建 LangSmith 数据集 初始化新代理 定制和配置评估输出 执行代理和评估者 未来的可能性 朗史密斯是什么？ LangSmith是一个创新的动态测试框架，用于评估语言模型和人工智能应用程序。作为一个平台，它能够构建生产级的法学硕士应用程序。 在语言模型测试领域，LangSmith 成为一个强大且多功能的测试框架。
朗史密斯是什么？
它提供的工具可以分析模型响应并从中提取有价值的见解，从而帮助开发人员完善模型以 目标电话号码或电话营销数据 增强现实世界的交互。 LangSmith平台建立在LangChain之上。简单来说，LangSmith 是用来构建生产的，而 LangChain 是用来创建原型的。 LangChain 跟踪工具对于调查和调试代理的执行步骤非常有用。为了全面了解连锁店或代理商的工作流程，LangChain提供了一个跟踪工具，使我们能够有效地可视化调用顺序。 LangChain追踪工具使用户能够轻松观察得出结论所采用的方法，从而加深对模型内部工作原理的理解，并对其响应的准确性建立信心。例如，当使用不同的法学硕士时，必须审查操作，并且需要一种方法来检查构建块是否正常工作。