LangChain präsentiert LangSmith Tuned Evaluators zur verbesserten Analyse und Behebung von Fehlern in KI-Agenten
LangChain hat die Einführung der LangSmith Tuned Evaluators bekannt gegeben, ein neues Werkzeug zur Optimierung von KI-Anwendungen. Diese Funktion ermöglicht es Entwicklerteams, Qualitätsfeedback direkt mit sogenannten Produktions-Traces zu verknüpfen. Den Anfang macht dabei das Modul „Perceived Error“ (wahrgenommener Fehler). Die Neuerung zielt darauf ab, die Identifizierung und Behebung von Fehlern bei KI-Agenten signifikant zu vereinfachen. Durch die systematische Verknüpfung von Feedback und Ausführungsdaten in der Produktionsumgebung bietet LangSmith eine strukturierte Grundlage, um die Zuverlässigkeit von Agenten-Workflows zu steigern. Die Tuned Evaluators unterstützen Teams dabei, Schwachstellen in der Logik oder Ausgabe ihrer KI-Systeme präzise zu lokalisieren und Korrekturmaßnahmen auf Basis realer Daten einzuleiten.
