LangSmithのファインチューニング用CLI smithtuneがFireworksAI_HQとbasetenで学習
Ankush Golaによると、smithtuneはLangSmithから軌跡を取得・選択・処理し、FireworksAI_HQとbasetenで学習し、結果をLangSmithで評価する。コードはlangchain-aiのGitHubリポジトリにある。
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すべてのAIニュースを見るLangSmith Custom Appsが一般提供を開始
LangChainによると、LangSmith Custom Appsはプロンプトでエージェントデータからインターフェースを作成でき、実行へのラベル付け、実験の比較、トレースの確認といったビューを含む。
Fireworks、LangSmith Fine-Tuningとsmithtuneのローンチ時トレーニングパートナーだと表明
Fireworksは、LangChainのLangSmith Fine-Tuningとsmithtuneのローンチ時トレーニングパートナーだと述べ、LangSmithのトレースからFireworks上のマネージドSFT、その後の評価とデプロイまでを、別のトレーニング基盤なしで1つのCLIで進める経路だと説明している。
LangSmith Engine v2がレッドチーミングと検証済み修正を追加
LangChainはInterruptでLangSmith Engine v2を発表した。本番前にエージェントの問題を特定し、提案された修正をユーザーに示す前にテストし、非効率なエージェントの処理とともにコストとレイテンシの傾向を示す。
LangChain、InterruptでLangSmith Engine v2を発表
LangChainはInterruptでLangSmith Engine v2を発表し、エージェントの問題を事前に見つけ、ユーザーが目にする前に解決できるとしている。
LangChain、9月30日にLangSmithのTuned Evaluatorsに関するセッションを開催
セッションでは、オンライン評価の要点と、チームがTuned Evaluatorsを使ってエージェントのやり取りを分析し、本番トレースにフィードバックを付与する方法を扱う。
LangSmithがJevとSemIfを含む意思決定モデルに対応
LangSmithは、JevとSemIfを含む対応済みの意思決定モデルについて、各ステップを可視化する。
Jev-as-a-judgeがLangSmithで利用可能に
LangChainは、Jev-as-a-judgeがLangSmithで利用可能になったと述べている。同社は、すべての本番トレースをスコアリングでき、コストを上昇させずにトレースあたりより多くの基準をチェックでき、自動化された対応をトリガーできるほど迅速に安全性またはセキュリティの問題を捕捉できると主張している。
LangChainがLangSmith LLM GatewayでSemIfを今後1週間無料に
LangChainは、オープンソースの意思決定モデルであるSemIfを、LangSmith LLM Gatewayで今後1週間無料にすると述べた。引用された投稿で、Jacob LeeはSemIfが今後1週間無料で提供され、TypeSafe SDKと互換性があると述べた。