LangWatch s’adresse aux équipes qui ont déjà été ou sont prêtes à lancer des agents IA afin de les aider à détecter les régressions, les problèmes de débogage et observer en permanence le comportement des modèles.
Fonctions principales et scénarios d’utilisation
Compétences clés
- Effectuer des tests d’agents IA et des évaluations de LLM.
- Utiliser des problèmes de découverte utilisateur simulés et des régressions.
- Fournit des capacités de surveillance, de débogage et d’observabilité.
- Adapté à la gestion fonctionnelle de la qualité de l’IA de qualité de production.
Adapté aux utilisateurs
Idéal pour les équipes d’ingénierie IA, les équipes de plateforme, les équipes produit et les organisations responsables de la qualité des modèles. Les premiers prototypes peuvent également être utilisés pour établir une méthodologie d’évaluation de base.
Utiliser des limites
L’évaluation de la plateforme nécessite de bons scénarios de test et de bons indicateurs. Sans objectif commercial clair, la surveillance des données peut être difficile à traduire en décisions.
Suggestions de sélection et d’atterrissage
Vous pouvez d’abord établir un ensemble d’évaluation autour d’une tâche utilisateur à haute fréquence pour observer si LangWatch peut détecter des cas de défaillance, des réponses incorrectes et des fluctuations.
Dans un scénario de sortie publique ou d’équipe, les critères d’acceptation doivent également être convenus à l’avance, tels que les résultats pouvant passer directement à l’étape suivante, lesquels doivent être examinés par la personne responsable, quels actifs ne peuvent pas être téléchargés, et combien de temps les documents générés doivent être conservés. Cette vérification aide les équipes à intégrer des outils d’IA dans des processus traçables, réduisant ainsi les remaniements dus à des provenances de résultats incohérentes, à une autorisation ou à des jugements de qualité.
Il est plus sûr de commencer par créer une petite liste d’échantillons qui enregistre le contenu d’entrée, les résultats générés, les modifications manuelles, les versions finales adoptées et les raisons de la non-adoption. Après plusieurs phases de comparaison, l’équipe peut mieux déterminer quelles tâches conviennent à l’assistance par des outils et lesquelles doivent encore être dirigées par des professionnels.
En choisissant ce type d’outil, vous pouvez aussi diviser la tâche en trois niveaux : d’abord voir si elle peut accomplir de manière stable les petites tâches principales, puis si les résultats sont faciles à modifier manuellement, et enfin voir si l’équipe peut accepter les coûts, autorisations et coûts de maintenance qu’elle engendre. C’est plus stable que de confier l’intégralité du processus à l’outil d’un coup, et il est plus facile de déterminer manuellement quels liens doivent être couverts.
Si vous souhaitez l’utiliser longtemps, il est recommandé de tenir une liste de contrôle fixe, incluant si les documents d’entrée sont autorisés, si les résultats de sortie ont été examinés, si les informations sensibles ont été désensibilisées, si les autorisations de compte sont raisonnables, et qui est responsable de corriger les erreurs. Cette checklist permet à l’outil de vraiment s’immerger dans le processus quotidien plutôt qu’un simple essai.
FAQ
Pour quelles applications LangWatch convient-il ? **
Tests et surveillance pour les applications LLM et les agents IA.
Quelle est la valeur de simuler les utilisateurs ? **
Les chemins de défaillance que les utilisateurs réels peuvent rencontrer peuvent être découverts à l’avance.
Que dois-je préparer avant d’accéder ?
Préparez des exemples de tâches, des grilles d’évaluation et des autorisations de journal.