LangWatch
LangWatch이란 무엇인가요?
Improve your GenAI by understanding the faithfulness & relevance of your output, enriched with user feedback insights. Designed for seamless collaboration, bridging technical and non-technical users.
LangWatch을 어떻게 사용하나요?
Tracking interactions with LangWatch is incredibly easy and non-intrusive, it requires just two lines of code. Use your LLMs as always and track what you want.
LangWatch의 핵심 기능
Real-time Monitoring & logs
Debugging
Experiment & Find Winning Models
LLM Hallucinations
Analytics - Build your own graphs
Use any LLM model
LangWatch의 사용 사례
Product teams can understand how users are using the Generative AI solution
Developers can fix hallucinations or other problems
LangWatch의 FAQ
What is LangWatch?
LangWatch 지원 이메일 및 고객 서비스 연락처 및 환불 연락처 등
다음은 고객 서비스를 위한 LangWatch 지원 이메일입니다: contact@langwatch.ai .
LangWatch 회사
LangWatch 회사 이름: Reasoning Engine B.V. .
LangWatch 회사 주소: Fred. Roekestraat 115, 1076 EE Amsterdam.
LangWatch에 대해 자세히 알아보려면 회사 소개 페이지(https://langwatch.ai/about-us)를 방문하세요. .
LangWatch Github
LangWatch Github 링크: https://github.com/langwatch/
LangWatch 리뷰(1)
Hansje van der velden
8월 16 2024
LangWatch 분석
LangWatch 웹사이트 트래픽 분석
지리적 트래픽
상위 5지역
LangWatch 삽입 실행
웹사이트 배지를 사용하여 커뮤니티에서 Toolify Launch에 대한 지원을 유도하세요. 홈페이지나 바닥글에 쉽게 삽입할 수 있습니다.
소셜 리스닝
LangWatch LLM Optimization Studio
🚀 Explore our optimization studio at: https://langwatch.ai/ ⭐️ Give us a star on GitHub: https://github.com/langwatch/langwatch 📺 Check out documentation for tutorials and more videos: https://docs.langwatch.ai/
Simple chat bot using RAG and monitoring it with LangWatch.
Building a Conversational AI using RAG with LangChain, Chainlit, and Observability with LangWatch https://github.com/langwatch/Simple-Chat-Bot https://langwatch.ai
The complete guide for TDD with LLMs
Blogpost: https://langwatch.ai/blog/tdd-with-llms LangEvals: https://github.com/langwatch/langevals/ LangWatch: https://langwatch.ai/
총 4개의 소셜 미디어 데이터를 보려면 잠금을 해제해야 합니다