在人工智能驱动的应用时代，大型语言模型（LLM）已成为解决复杂问题的需求，从生成自然语言到辅助决策过程。然而，这些模型日益复杂和不可预测，使得有效监控和理解其行为变得具有挑战性。这就是可观察性在 LLM 申请中变得至关重要的地方。

可观察性是通过分析系统的输出和指标来理解系统内部状态的实践。对于 LLM 应用程序，它确保模型按预期运行，提供对错误或偏差的洞察，显示成本消耗，并帮助优化现实场景的性能。

随着对法学硕士的依赖不断增加，对强大的工具来观察和调试其操作的需求也在增加。 LangSmith 是 LangChain 的一款功能强大的产品，专为增强基于 LLM 的应用程序的可观察性而设计。 LangSmith 为开发人员提供了监控、评估和分析其 LLM 流程的工具，确保其 AI 解决方案在整个生命周期中的可靠性和性能。

本文探讨了 LLM 应用中可观察性的重要性，以及 LangSmith 如何帮助开发人员更好地控制其 AI 工作流程，为构建更值得信赖、更高效的 LLM 驱动系统铺平道路。

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