LangChain: LangSmith って何?

What Is LangSmith? Explained in 5 Minutes より

目次

1. LangSmithの概要
2. 課題：LLMアプリケーション開発の複雑さ
3. LangSmithの主要機能
   • 3.1 観測性（Observability）
   • 3.2 評価（Evaluation）
   • 3.3 プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）
4. 開発ワークフローへの統合
5. ユースケースと成功事例
6. まとめ

LangSmithの概要

LangSmithは、LangChain社が提供する大規模言語モデル（LLM）アプリケーションとエージェントの性能を開発サイクルの各段階で向上させるための商用プラットフォームです。特に観測性（Observability）、評価（Evaluation）、プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）に焦点を当てています。

LangSmithの大きな特徴は、フレームワークに依存しないことです。Linkchainのオープンソースフレームワークとの相性が良いものの、あらゆるエージェントフレームワークで動作するように設計されており、フレームワークを使用しない場合でも活用可能です。

エージェンティックアプリケーション開発における大きな課題の一つは、エージェントがどのように推論し行動するかを理解することです。LangSmithはこの課題に対応し、LLMアプリケーション開発の全プロセスを可視化・最適化するための包括的なツールセットを提供します。

課題：LLMアプリケーション開発の複雑さ

LLMアプリケーション開発において、開発者は以下のような課題に直面しています：

• エージェントの内部動作の不透明さ 🔍
• 品質とパフォーマンスのバランス調整の難しさ ⚖️
• プロンプトの最適化に必要な専門知識と時間 ⏱️
• 本番環境でのモニタリングと品質保証の複雑さ 📊
• チーム間のコラボレーションと知識共有の課題 👥

これらの課題は、エージェンティックなアプリケーションの開発においてより顕著です。エージェントが複雑な推論プロセスを経て行動を決定する場合、そのプロセスを理解し最適化することは、まるで暗闇の中で糸を紡ぐようなもので、非常に困難となることがあります。

LangSmithの主要機能

3.1 観測性（Observability）

LangSmithの観測性機能は、LLMアプリケーションの内部動作を透明化します。

自動トレーシング

LangSmithによるトレーシングは、いくつかの環境変数またはトレーシングデコレーターを設定するだけで、自動的にアプリケーションのワークフローの各ステップをログに記録します。

# LangSmithトレーシング実装例
from LangSmith import trace

@trace
def generate_response(prompt):
    # LLM呼び出しのコード
    return response

ランツリービュー

ランツリービューは、トレースをデバッグするのに役立ち、最終出力に至るまでの軌跡の詳細なログを表示します。これにより、コストのかかるステップを特定したり、レイテンシのボトルネックを理解したりすることも可能となります。

スレッドタブ

スレッドタブでは、トレースをマルチターンビューにグループ化し、会話履歴を理解しやすくします。これにより、ユーザーがエージェントとどのようにやり取りするかを俯瞰的に把握することが可能になります。

モニタリング

各トレーシングプロジェクトには、ターンキーモニタリングタブが含まれており、量、成功率、レイテンシに関する組み込みチャートが提供されます。さらに、応答の簡潔さ、有用性、幻覚などの定性的指標の継続的なモニタリングのための独自の評価者を定義する柔軟性も備えています。

評価の精度向上

LangSmithは、人間が評価者を修正した例を自動的に収集します。これらの例は、ビューショットプロンプティングを使用して評価者に送り返され、評価者のスコアと人間の好みとの整合性を高めます。

アラートと自動化

LangSmithは、問題を積極的に提起するためのアラート機能を提供します。品質の低下やレイテンシが設定されたしきい値を超えた場合に通知するよう、PagerDutyやWebhookへのアラートを設定できます。

また、データに基づいてアプリを改善するためのアクション実行を支援する自動化ルールも設定可能です。一般的なフローには、本番環境での興味深いトレースを取得し、フィードバックストアからフィルタリングして、オンライン評価者を構築してテストスイートを作成したり、追加の人間によるレビューのために送信したりすることが含まれます。

優れた評価は優れた観測性から始まります。LangSmithは、LLMアプリケーションの内部動作を完全に可視化することで、より効果的な評価と最適化を可能にします。

3.2 評価（Evaluation）

LangSmithの評価機能は、LLMアプリケーションのパフォーマンスを体系的にテストし、改善するためのツールを提供します。

アノテーションキューブ

アノテーションキューブは、トレースを監査するための専用スペースを提供します。これは、専門知識が必要なチームに特に役立ちます。ここでは、アノテーターがトレースを検査し、フィードバックを残したり、テストスイートの例として追加したりすることができます。

データセットと実験

LangSmithのデータセットと実験機能により、アプリケーションのパフォーマンスを体系的にテストすることが容易になります。例を手動で作成したり、AIを使用してデータを拡張したり、本番トレースから取得したりして、代表的なデータセットをキュレーションすることで、エージェントのパフォーマンスを継続的に測定し、追跡することができます。

データセットが作成されると、SDKから直接、またはUIを通じて実験を実行できます。この柔軟性により、開発者だけでなく、製品マネージャーやビジネスユーザーなどの非技術的なステークホルダーもテストプロセスに参加できます。

実験結果の分析

実験を実行した後、結果は「実験」タブに集約され、パフォーマンスの傾向を簡単に分析できます。例えば、アプリケーションアーキテクチャに反省ステップを追加することで結果が改善されるかどうかをテストすることができます。影響を比較するために2つの別々の実験セットを実行し、品質の向上と遅延の増加のトレードオフを評価することができます。

LangSmithはまた、実験を並べて比較することを容易にします。2つの実験を選択して、例をすばやく切り替えて、どの例が悪化または改善したかを確認でき、変更の影響について明確な洞察を得ることができます。

3.3 プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）

LangSmithは、プロンプトの反復、最適化、コラボレーションを非常に簡単にします。

プロンプトプレイグラウンド 🧪

プロンプトプレイグラウンドは、異なるモデルをテストし、文言を調整し、変更が応答にどのように影響するかを確認するためのスクラッチパッドを提供します。サイドバイサイドの比較ビューは、プロンプト間の違いを比較および分析するのに役立ちます。

プロンプトキャンバス 🎨

LangSmithは、プロンプトにフィードバックを与え、AI最適化バージョンを取得できるプロンプトキャンバスツールも提供しており、チーム全員がプロのプロンプトエンジニアになれるよう支援します。

プロンプトライブラリ 📚

より良いプロンプトが見つかったら、集中管理されたプロンプトライブラリに保存して、チームメイトが再利用および改良できるようにすることができます。LangSmithはコミット履歴も追跡するため、時間の経過とともに変更を追跡するのが簡単になります。

開発ワークフローへの統合

LangSmithは、エージェント開発サイクルのあらゆる段階で役立ちます。構築、評価、モニタリングのすべてを集中プラットフォームで行えるため、開発プロセスが効率化されます。

典型的なLangSmithワークフローは以下の通りです：

1. 観測性の設定 🔍: トレーシングを実装してLLMアプリケーションの内部を可視化
2. 本番データの収集 📊: 実際のユーザーとの対話からデータを収集
3. 評価データセットの作成 📋: 代表的な例をキュレーション
4. 実験の実施 🧪: 異なるアプローチや最適化を試験
5. プロンプトの最適化 ✏️: 結果に基づいてプロンプトを改良
6. 改善のデプロイ 🚀: 最適化されたプロンプトやアーキテクチャを本番環境に適用
7. 継続的なモニタリング 📈: パフォーマンスを追跡し、問題を検出

このワークフローは、LLMアプリケーションの品質、効率、ユーザー体験を継続的に向上させるための体系的なアプローチを提供します。開発ライフサイクル全体を通してデータに基づいた意思決定を促進することができるでしょう。

ユースケースと成功事例

反省ステップの評価

LangSmithチームは、アプリケーションアーキテクチャに反省ステップを追加することで結果が改善されるかどうかをテストしました。影響を比較するために2つの別々の実験セットを実行し、品質の向上と遅延の増加のトレードオフを評価しました。これは、多くのチームがアプリケーションの構築とスケーリング時に検討する問題です。

このユースケースは、LangSmithが提供する実験機能が、変更の影響に関する明確な洞察をどのように提供できるかを示しています。

他の一般的なユースケース

• カスタマーサポートボットの最適化 🤖: 応答品質を向上させ、ユーザー満足度を高める
• 複雑な推論チェーンのデバッグ 🔍: 多段階の思考プロセスが必要なタスクの改善
• マルチターン会話の効率化 💬: 長期的な対話の一貫性と流れを最適化
• セキュリティモニタリング 🔒: 本番環境でのプロンプトインジェクション攻撃の検出
• チーム間のナレッジシェア 👥: プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスの共有と標準化

まとめ

LangSmithは、LLMアプリケーションとエージェントの開発ライフサイクル全体をサポートする包括的なプラットフォームです。観測性、評価、プロンプトエンジニアリングの強力な機能セットにより、開発者はより効率的に作業し、より高品質のアプリケーションを構築できる可能性があります。

主な利点：

• 可視性の向上 🔍: エージェントの内部動作を完全に理解
• データ駆動型の最適化 📊: 客観的な評価に基づいて改善
• 効率的なコラボレーション 👥: チーム全体でのナレッジシェア
• 継続的な品質モニタリング 📈: 本番環境での問題を迅速に検出

LangSmithは、フレームワークに依存せず、既存の開発ワークフローに簡単に統合できるように設計されています。エージェント開発サイクルのどの段階にいても、LangSmithは構築、評価、モニタリングを支援し、最終的には優れたAIアプリケーションの開発を促進する可能性があります。

LLMアプリケーション開発の複雑さに取り組んでいる場合、LangSmithは開発プロセスを合理化し、結果を向上させるための強力なソリューションとなりうるでしょう。