1
PromptLayer Eval Harness
Shares tags: analyze, prompt evaluation, eval harnesses
AI Tool
Преобразуйте оценивания с LangSmith
Наделите свои LLM точной оценкой и обратной связью
Visit LangSmith Evaluations→
AnalyzePrompt EvaluationEval Harnesses
1Добейтесь надежных оценок с возможностью многоразового взаимодействия, оценивая результаты на протяжении всей беседы.
2Сопоставьте свои оценки LLM с экспертным мнением для улучшенного качественного анализа.
3Оптимизируйте процессы обратной связи для ускорения улучшений с помощью систем с участием человека.
overview
Что такое LangSmith Evaluations?
LangSmith Evaluations — это мощный инструмент, разработанный для повышения производительности LLM, который предлагает углубленные оценки с использованием передовых методов оценки и регрессии. С такими функциями, как многоходовые оценки и интегрированный трейсиинг, вы можете гарантировать оптимальную работу своих моделей, минимизируя затраты и максимизируя эффективность.
- 1Надежные оценки LLM в роли судьи с автоматизированным оцениванием
- 2Инструменты для регрессионного анализа и обработки данных
- 3Бесшовная интеграция с существующими рабочими процессами
features
Ключевые особенности
LangSmith Evaluations наполнен функциями, предназначенными для предоставления всесторонних данных о производительности вашего LLM. Начиная с сопоставления оценок с человеческими баллами и заканчивая отслеживанием затрат и задержек, наш инструмент гарантирует, что у вас есть все необходимые данные для принятия обоснованных решений.
- 1Многооборотные оценки для комплексной диагностики
- 2Согласуйте оценки для точного сопоставления с человеческими оценками.
- 3Интегрированное отслеживание для подробного анализа затрат и производительности
use cases
Сценарии использования
LangSmith Evaluations охватывает различные сферы, от поддержки клиентов до генерации контента. Используя наш инструмент, команды могут улучшить взаимодействие на основе ИИ и эффективно оптимизировать рабочие процессы, адаптируясь к потребностям своих конкретных бизнес-сред.
- 1Оптимизируйте взаимодействие с клиентами для достижения лучших результатов обслуживания.
- 2Упрощайте производство контента с помощью аналитики на основе данных.
- 3Увеличьте надежность моделей в производственных системах.
❓
Frequently Asked Questions
+Как LangSmith Evaluations повышает надежность оценок?
LangSmith Evaluations включает Align Evals, которые калибруют оценки LLM, чтобы они максимально приближались к экспертным человеческим суждениям, что приводит к более надежному оцениванию.
+Какую видимость предоставляет интегрированное отслеживание?
Интегрированное отслеживание предоставляет детализированное представление о рабочих процессах агентов, позволяя пользователям точно выявлять проблемы с задержками и затраты на API в рамках конкретных этапов процесса.
+Можно ли интегрировать оценки LangSmith в существующие рабочие процессы?
Да, LangSmith Evaluations разработан для бесшовной интеграции как с Python, так и с TypeScript, что делает его простым для восприятия и реализации разработчиками.