使用场景

提高RAG的性能，通过LangWatch找到最佳提示和示例，返回正确的文档。

减少幻觉，通过优化提示来最大化忠实度得分，提高用户回答的质量。

使用LangWatch DSPy Visualizer跟踪优化进度，确保模型性能。

产品特色

测量：采用科学方法衡量LLM质量。

最大化：自动寻找最佳提示和模型，利用Stanford的DSPy框架。

易用性：拖放式协作，与团队成员轻松合作。

一键优化：通过DSPy优化器自动找到最佳提示和示例。

兼容性：支持所有LLM模型，轻松切换并优化提示。

监控：提供监控、调试、成本跟踪等功能。

分析：提供主题、事件、自定义图表等分析工具。

评估与护栏：包括越狱检测、RAG质量评估等。

使用教程

1. 访问LangWatch官网并注册账户。

2. 上传或创建你的LLM应用数据集。

3. 使用LangWatch的监控功能，跟踪应用的性能和质量。

4. 利用评估工具，对整个LLM管道进行评估，找出可靠的部分。

5. 通过优化工作室，自动寻找最佳的提示和模型。

6. 使用拖放式提示技术，如ChainOfThought、FewShotPrompting、ReAct。

7. 通过LangWatch DSPy Visualizer监控优化进度。

8. 根据需要调整和优化LLM管道，以提高性能和质量。