闪讯 | 红杉美国领投,LangChain官宣A轮2500万美金融资

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闪讯正文


今天,专注于大型语言模型(LLM)应用开发的初创公司LangChain宣布,它已经在由红杉资本领投的A轮融资中筹集了2500万美元。该公司还表示,它正在推出LangSmith,这是其首款面向一般可用性的付费LLMOps产品。


LangSmith被设计为一个一站式平台,允许开发者通过覆盖项目的整个生命周期——从开发和测试到部署和监控——来加速他们的LLM应用工作流程。它于去年7月启动了封闭测试,并且据公司称,每月已有数千家企业在使用。


随着开发者需要构建由语言模型驱动的应用程序的解决方案,以及需要高级可见性和工具来确保它们在生产中的高性能和可靠性,推出这项服务变得尤为重要。


LangChain的LangSmith有什么期待?


通过其开源框架,LangChain为开发者提供了一个急需的编程工具包——带有一套共同的最佳实践和可组合的构建块——来构建LLM驱动的应用程序。它可以通过API拉取LLM,将它们链接在一起,并将它们与数据源和工具连接起来以完成不同的任务。该项目最初是一个副业,但很快就发展成为超过5000个LLM应用的支柱,包括内部应用、自主代理、游戏、聊天自动化等。


然而,提供构建应用的工具包还不够。在将LLM应用投入生产的每个阶段都存在多个障碍——这就是LangSmith,这个新的付费解决方案发挥作用的地方。它使开发者能够调试、测试和监控他们的LLM应用。


LangSmith支持的工作流程


在原型设计阶段,使用LangSmith的开发者可以完全了解到LLM调用的整个序列,并实时发现错误源和性能瓶颈以进行调试和迭代。他们可以与主题专家合作以改进应用的行为,甚至可以添加人类反馈或AI辅助评估来检查相关性、正确性、有害性、不敏感性等。


一旦原型最终确定,统一平台帮助用户通过托管的LangServe部署它,并提供生产中发生情况的全面可见性,涵盖从成本和延迟到异常和错误的一切。


这最终使企业能够交付在生产中表现良好的LLM应用,无论是在质量还是成本效率方面。


早期采用显著


在一篇宣布投资的博客文章中,红杉的Sonya Huang和Romie Boyd写道,自从2023年7月封闭测试启动以来,LangSmith已经看到了超过70,000次注册。目前,每月有超过5000家公司使用这项技术,包括知名行业名称如乐天、Elastic、穆迪和Retool。


“Elastic利用LangChain为其Elastic AI助手提供安全支持,并利用LangSmith获得可见性,帮助他们快速投入生产。乐天依靠LangSmith进行严格测试和基准测试,以便他们可以系统地对其内置于LangChain中的助手乐天AI进行权衡决策。穆迪依靠LangSmith进行自动评估、简便调试和实验,以便他们可以快速迭代和创新,”Huang和Boyd指出。


虽然这项技术已经开始引起轰动,但随着它在快速发展的AI领域公开可用,其采用率预计只会上升。


“团队正在一个丰富的问题空间中建设,有很多东西可以探索,他们由一个充满激情的用户社区指导,这个社区有无数重要的问题等着他们解决,”红杉的高管们补充说,同时指出这只是LangChain的开始。


作为下一步,LangChain表示计划引入多项功能以扩展LangSmith平台。这将包括支持回归测试、能够在生产数据样本上运行在线评估者的能力、更好的过滤和对话支持以及使用托管的LangServe轻松部署应用程序的能力。它还将推出企业级功能以帮助管理和安全。


随着这轮来自红杉的融资,LangChain的总资本筹集额已达到3500万美元。之前的1000万美元轮次由Benchmark领投,根据Crunchbase的数据。其他帮助评估和监控LLM应用的产品包括TruEra的TruLens、W&B prompts和Arize的Pheonix。



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