今天，LangChain，这家通过开源框架正在革新大型语言模型（LLM）应用开发的初创公司，宣布完成由红杉资本主导的2500万美元A轮融资。同时，公司还推出了其首款商业化的LLMOps产品——LangSmith。
LangSmith是一个一体化平台，旨在加速LLM应用的工作流程，涵盖从开发、测试到部署和监控的整个项目生命周期。自2023年7月在封闭测试中发布以来，已被数千家企业每月广泛使用。
LangSmith的推出正值开发者急需强大解决方案，以构建和维护高性能、可靠的LLM应用的关键时刻。
LangChain的LangSmith主要特点
LangChain的开源框架为开发者提供了一个全面的工具包，包括一套通用的最佳实践和模块化构建块，帮助创建LLM驱动的应用。开发者可以通过API整合多个LLM，将其串联，并与数据源连接，以执行多种任务。从一个副项目发展为超过5000个LLM应用的支柱，覆盖内部工具、自主代理、游戏和聊天自动化等多个领域。
然而，仅提供开发工具包并不足以解决将LLM应用投入生产中的各种挑战。LangSmith正是为此而生，提供有效的调试、测试和监控LLM应用的能力。
LangSmith支持的工作流程
在原型阶段，LangSmith使开发者能够全面观察LLM调用的顺序，帮助他们实时识别错误和性能瓶颈。开发者可以与领域专家合作，优化应用行为，并利用人工反馈或AI辅助评估，确保应用的相关性、准确性和敏感性。
一旦原型得到完善，LangSmith通过托管的LangServe简化部署流程，同时提供有关生产成本、延迟、异常和错误的实时指标。这使企业能够交付既具高性能又具成本效益的LLM应用。
强劲的早期采纳
在最近的博客中，红杉资本的Sonya Huang和Romie Boyd提到，自封闭测试推出以来，LangSmith已吸引超过70,000个注册用户。包括乐天、Elastic、穆迪和Retool等知名企业在内的5000多家公司目前正在使用该技术。
Huang和Boyd强调：“Elastic利用LangChain为其安全的Elastic AI助理提供支持，并依赖LangSmith实现可见性，加速投入生产。乐天使用LangSmith对其基于LangChain构建的Rakuten AI for Business进行严格测试和基准测试。穆迪则借助LangSmith的自动评估实现快速迭代和创新。”
尽管LangSmith已逐渐获得关注，但预计随着它的公开发布，在快速发展的AI领域中，其采用率将激增。
红杉资本的高层表示：“团队正在解决一个丰富的问题空间，受到渴望解决方案的热情用户社区的引导。”他们强调，这仅仅是LangChain的开始。
未来发展规划
展望未来，LangChain计划扩展LangSmith的功能，包括回归测试、使用生产数据的在线评估、增强过滤、对话支持以及通过托管的LangServe简化应用部署。公司还预计推出面向企业级的管理和安全功能。
在本轮融资后，LangChain的总融资额已达3500万美元，此前以Benchmark为首的投资方已帮助其到账1000万美元。其他用于评估和监控LLM应用的解决方案还包括TruEra的TruLens、W&B Prompts和Arize的Phoenix。
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