9:21LangChain
LangChainin toinen perustaja esittelee LLM-jäljen, projektin ja aineiston sekä tokenkustannukset, viiveen, virheosuuden, palautteen koostamisen ja yksittäisen hakuvaiheen tarkastelun. Video havainnollistaa artikkelin ajatusta siitä, että jokainen kutsu on yksi jäljen osa ja rakenteinen jäljitys on tulostuslokeja hyödyllisempi.
Mitä sinun pitäisi oppia tästä: Osaat navigoida jälkiä, projekteja ja datasettejä LangSmithissä ja lukea token-kustannuksen, viiveen, virheasteen ja span-kohtaisen yksityiskohdan.
Katso tai hallitse ensin: Perustuntemus LLM-API-kutsuista; sinun ei tarvitse olla LangChain-käyttäjä seurataksesi jälkikäsitteitä.
AI Expert -huomio: Kyseessä on toimittajan esittely. Keskity jäljen, projektin ja aineiston käsitteisiin myyntipuheen sijaan. Ajatusta jokaisesta kutsusta jäljen osana voi soveltaa mihin tahansa jäljitysjärjestelmään.
