Avec l’essor fulgurant de l’IA générative, les applications construites autour de frameworks comme LangChain se multiplient. Mais une problématique demeure : comment suivre et tester efficacement les appels réalisés par ces agents IA ? C’est précisément le rôle de LangSmith, un outil conçu pour tracer les interactions, analyser les prompts, mesurer les coûts et vérifier la conformité des réponses. Dans cet article, nous verrons pas à pas comment configurer un projet de tracing avec LangSmith, l’intégrer à un code Python basé sur LangChain, et visualiser les résultats afin de mieux contrôler et fiabiliser vos applications agentiques.
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