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Ferramenta de IA

Desbloqueie o Poder da Avaliação com as Avaliações LangSmith

Transforme a avaliação de desempenho do seu LLM com ferramentas e recursos de ponta.

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Por que importa

1Aprimore as avaliações de agentes com avaliações de múltiplas interações que capturam contextos de conversação completos.
2A funcionalidade Align Evals aperfeiçoa seus avaliadores automatizados para refletir com precisão as preferências humanas.
3Otimize as avaliações de forma fluida para ambientes pré-lançamento e ao vivo, com um suporte robusto para fluxos de trabalho offline e online.

Stork’s verdict on LangSmith Evaluations

LangSmith Evaluations oferece insights de desempenho holísticos para agentes complexos, mas é provável que seja um exagero para casos de uso de LLM mais simples.

LangSmith Evaluations reviewed by Stork AI · stork.ai/pt/langsmith-evaluations

Especificações

API disponível

Sim, API pública

overview

O que são as Avaliações LangSmith?

LangSmith Evaluations oferece uma estrutura abrangente para analisar e pontuar os resultados de LLM. Nossas soluções inovadoras são desenvolvidas para desenvolvedores e engenheiros de IA que buscam criar agentes conversacionais confiáveis.

  • Aproveite o LLM como avaliador para uma avaliação de desempenho eficiente.
  • Integre-se facilmente com fluxos de trabalho LangChain.
  • Personalize métricas e itere em prompts com facilidade.

features

Características Principais

Com as Avaliações LangSmith, acesse recursos avançados projetados para otimizar seus processos de avaliação. Capacite sua equipe a avaliar o desempenho dos agentes de forma completa e colaborativa.

  • Avaliações em múltiplas etapas para insights abrangentes de desempenho.
  • Alinhe as Avaliações para uma calibração precisa das avaliações automatizadas.
  • Capacidades de avaliação contínua para desenvolvimento ágil.

use cases

Casos de Uso Ideais

LangSmith Avaliações é ideal para equipes que buscam aprimorar seus agentes conversacionais e melhorar as interações com os usuários. É especialmente benéfico durante a fase de pré-lançamento e em avaliações contínuas de produção.

  • Avalie o desempenho do agente em interações complexas.
  • Reúna feedback de especialistas no assunto com filas de anotação.
  • Impulse melhorias iterativas por meio de testes de regressão.

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