与传统软件相比,LLM 应用的调试因其复杂的多组件性质而面临独特的挑战。LLM 追踪工具提供了对执行路径的关键可见性,帮助开发者精确定位错误、分析延迟并将生产问题与评估工作流联系起来。本文重点介绍了八款此类工具,包括 LangSmith、Langfuse 和 Arize Phoenix,它们记录了从模型调用到工具执行的操作序列,从而提供对应用程序行为和性能的详细见解。 AI
影响 为开发者提供改进 LLM 应用可靠性和性能的必备工具。
排序理由 文章列出了并描述了多个用于 LLM 应用追踪和调试的开发者工具。
- Arize Phoenix
- Braintrust Ai
- Helicone
- Langfuse
- LangSmith
- MLflow Tracing
- OpenLLMetry
- Traceloop
- Weights & Biases Weave
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