Outils 開發團隊生產力 simples et intuitifs

Explorez des solutions 開發團隊生產力 conviviales, conçues pour simplifier vos projets et améliorer vos performances.

開發團隊生產力

  • LangSmith améliore le développement d'applications IA avec des outils intelligents pour les tests et la gestion des données.
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    Qu'est-ce que LangSmith ?
    LangSmith est conçu pour les développeurs IA, offrant une suite d'outils pour rationaliser le développement d'applications. Avec des fonctionnalités telles que les tests d'applications, l'analyse des performances et la collaboration en équipe, il simplifie les processus de test et d'optimisation. En fournissant aux utilisateurs des informations sur le comportement des applications, LangSmith permet aux développeurs d'améliorer efficacement leurs solutions IA. Cela garantit une meilleure expérience utilisateur et des taux d'adoption plus élevés pour les applications IA.
    Fonctionnalités principales de LangSmith
    • Outils de test d'application
    • Analyse des performances
    • Fonctionnalités de collaboration en équipe
    • Intégration de code
    Avantages et inconvénients de LangSmith

    Inconvénients

    Pas open-source, limitant la personnalisation et les contributions de la communauté.
    Aucune présence directe mobile ou sur les stores mentionnée.
    Informations limitées sur les niveaux de prix et coûts potentiels.

    Avantages

    Plateforme unifiée pour l'observabilité et l'évaluation des agents IA.
    Tracing détaillé et débogage du comportement des applications LLM.
    Prend en charge les retours humains et l'évaluation automatisée LLM en tant que juge.
    Outils collaboratifs pour l'expérimentation et l'amélioration des prompts.
    Déploiement flexible avec options hybrides et auto-hébergées.
    API-first et conforme OTEL pour intégrer les outils DevOps existants.
    N'ajoute pas de latence aux applications IA.
    Tarification de LangSmith
    Possède un plan gratuitYES
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarificationFreemium
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturationMensuel

    Détails du plan tarifaire

    Développeur

    0 USD
    • Pour projets amateurs par développeurs solo
    • Premiers 5 000 traces inclus
    • Tracing pour déboguer l'exécution de l'agent
    • Évaluations continues, en ligne et hors ligne
    • Prompt Hub, Playground et Canvas
    • Files d'annotations pour retour humain
    • Surveillance et alertes

    Plus

    39 USD
    • Outils tout-en-un pour construire rapidement des agents fiables
    • Premiers 10 000 traces inclus
    • Jusqu'à 10 sièges
    • Limites de taux plus élevées pour les traces LangSmith
    • 1 déploiement de plateforme LangGraph de taille développeur inclus
    • Assistance par e-mail
    • Tout dans le plan Développeur

    Entreprise

    0 USD
    • Pour les équipes avec des besoins avancés de déploiement, de sécurité et de support
    • Tarification personnalisée
    • Options de déploiement alternatives incluant hybride et auto-hébergé
    • SSO personnalisé et RBAC
    • Accès à l'équipe d'ingénierie déployée
    • SLA de support
    • Formations d'équipe et conseils architecturaux
    • Tout dans le plan Plus
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://www.langchain.com/pricing-langsmith
  • Dagger LLM utilise de grands modèles linguistiques pour générer, optimiser et maintenir des pipelines CI/CD basés sur des conteneurs via des invites en langage naturel.
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    Qu'est-ce que Dagger LLM ?
    Dagger LLM est une suite de fonctionnalités alimentées par l'IA qui exploite des modèles linguistiques de pointe pour rationaliser le développement de pipelines DevOps. Les utilisateurs décrivent leurs flux CI/CD souhaités en langage naturel, et Dagger LLM traduit ces invites en définitions de pipelines complètes, supportant plusieurs langages et frameworks. Il offre des suggestions de code en temps réel, des recommandations d'optimisation et des ajustements contextuels. Avec une intelligence intégrée pour le débogage et la refactorisation, les équipes peuvent rapidement itérer sur des pipelines, appliquer les meilleures pratiques et maintenir la cohérence sur des déploiements complexes basés sur des conteneurs.
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