Langfuse لمهندسي LLM: خط أنابيب كامل للتتبع والتجارب
يساعد Langfuse المهندسين على مراقبة تطبيقات LLM: تتبع المكالمات وإدارة المحفزات وتسجيل النتائج والتجارب. يعمل خط الأنابيب مع OpenAI أو نموذج وهمي للتدريب.
لانغفوز هي منصة مفتوحة المصدر للمهندسين تجعل تطوير تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة شفافاً. بدلاً من الصندوق الأسود، تري كل استدعاء للنموذج، وتراقب جودة الإجابات، وتجرب المحفزات وتتابع النجاح. في هذا الدليل، سنستكشف كيفية بناء خط أنابيب كامل للمراقبة والتقييم باستخدام كل من واجهات برمجية التطبيقات المدفوعة والنماذج المزيفة المجانية للتعلم.
ما يتضمنه لانغفوز
تغطي المنصة دورة التطوير والهندسة الكاملة للنماذج اللغوية الكبيرة:
- التتبع — تسجيل كامل لكل استدعاء نموذج، بما في ذلك المدخلات والمخرجات والبيانات الوصفية
- إدارة المحفزات — إصدار المحفزات والتبديل السريع بين البدائل دون إعادة تحميل الكود
- التصنيف — التقييم الآلي واليدوي لجودة الإجابات، من المقاييس البسيطة إلى الحكام المعقدين للنماذج اللغوية الكبيرة
- مجموعات البيانات — مجموعات من الأمثلة للاختبار والمقارنات الأداء وتدريب البدائل الجديدة
- التجارب — اختبار أ/ب للمحفزات والدرجات الحرارية والتكوينات المختلفة مع تتبع النتائج
يتم دمج كل مكون بسهولة في كود بايثون عبر مجموعة تطوير البرامج، وتُخزن جميع البيانات في مكان واحد.
كيفية عمل خط الأنابيب الكامل
يتم تنظيم خط أنابيب قياسي على النحو التالي: تهيئة لانغفوز → إعداد المحفز → الإرسال إلى النموذج → تسجيل النتيجة مع البيانات الوصفية → تقييم جودة الإجابة → الحفظ في مجموعة البيانات للسجل. لتبسيط التعلم وتوفير المال، يمكنك استخدام نموذج وهمي حتمي يُرجع نتائج يمكن التنبؤ بها في أجزاء من الثانية. بهذه الطريقة، ستفهم بنية وطريقة عمل لانغفوز دون إنفاق أموال على واجهة برمجة تطبيقات أوبن إيه آي. بمجرد أن تشعر بالراحة مع الواجهة، تنتقل إلى النماذج الحقيقية. يسجل التتبع ليس فقط الإجابة، بل أيضاً وقت التنفيذ والرموز والمحفز الذي تم إرساله. وهذا يساعدك لاحقاً على العثور على الطلبات الإشكالية وتحسينها.
« يساعدك لانغفوز على رؤية ما يحدث داخل تطبيق نموذج لغوي كبير عندما
يعمل في الإنتاج. »
النماذج الحقيقية مقابل النماذج الوهمية
بمفتاح أوبن إيه آي أو واجهة برمجية تطبيقات مدفوعة أخرى، تحصل على إجابات حقيقية وتكاليف كاملة لاستدعاءات واجهة برمجة التطبيقات ومقاييس الأداء الفعلية. النموذج الوهمي مثالي للنماذج الأولية وإدراج المبتدئين والاختبار المحلي — فهو سريع وخالٍ من التكلفة وحتمي تماماً. على خادم الإنتاج، تنتقل إلى النماذج الحقيقية. إن ميزة لانغفوز هي أنها تسمح لك بالعمل مع كلا الخيارين في أساس رمز واحد، ببساطة بتغيير التكوين.
ماذا يعني هذا
يحصل مهندسو النماذج اللغوية الكبيرة على أداة قوية للتحكم في الجودة والتصحيح والتجريب. بدلاً من محاولات عمياء لتحسين المحفزات، يمكنك الآن قياس البديل الذي يعمل بشكل أفضل والأخطاء التي يرتكبها النموذج والمكان الذي يكون فيه بطيئاً. وهذا يسرع التطوير ويقلل تكاليف الاختبار ويزيد الثقة في نماذج الإنتاج.