【GPT入门】第32课 一文读懂：LangSmith 和 LangFuse 在 LLM 领域的异同

LangSmith和LangFuse都是在LLM开发领域中用于模型可观测性、分析、评估等方面的工具，它们有以下一些相同点和不同点：

相同点

• 核心功能相似：都提供了对LLM的追踪、分析功能，能帮助开发者了解模型运行的输入、输出及中间状态，比如追踪token的使用情况、输入输出的转换过程以及延迟等，有助于调试和优化LLM应用。
• 支持模型评估：都具备一定的模型评估能力，帮助开发者衡量LLM的性能，不过在评估功能的完善程度上有所差异。
• 与LangChain集成：都可以与LangChain框架进行集成，方便在使用LangChain开发LLM应用时进行相关的观测和分析。

不同点

• 开源性与闭源性：
  • LangSmith是闭源项目，由LangChain团队开发，是LangChain的官方平台，提供SaaS服务，通常需要付费使用。
  • LangFuse是开源项目，且可自由地进行自我托管，有免费版和升级版（付费），能让用户更好地控制数据和成本。
• 集成便捷性：
  • LangSmith与LangChain紧密集成，如果使用LangChain框架开发，LangSmith能自动捕获追踪信息，无需额外的复杂设置，使用起来较为无缝。
  • LangFuse虽然也能与LangChain集成，但它还支持多种其他框架和库，不过需要手动将其集成到管道中。
• 评估功能完整性：
  • LangSmith在评估方面功能更强大，允许开发者定义评估标准，自动对响应进行评分，甚至能基于反馈进行微调，在实验不同提示、微调模型或进行A/B测试输出时能节省大量时间。
  • LangFuse本身缺乏内置的评估工具，需要开发者自行集成评估逻辑。
• 数据隐私：
  • LangFuse由于可以自托管，用户对数据的控制度更高，数据隐私性更有保障。
  • LangSmith如果要自托管需要购买付费的企业许可证，否则数据存储和管理由其官方平台负责。
• 适用场景：
  • LangSmith适用于专注于使用LangChain框架进行开发，且对评估功能要求较高，愿意付费获取完整服务和支持的团队或个人。
  • LangFuse适合那些希望对数据有更多控制权、追求开源解决方案，并且可能在多种不同框架和库中进行开发，不局限于LangChain的开发者。