Hoy, LangChain, la startup que facilita el desarrollo de aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) con su marco de código abierto, anunció que ha recaudado 25 millones de dólares en una ronda serie A, liderada por Sequoia Capital. La compañía también dijo que está lanzando LangSmith, su primer producto LLMOps pago para disponibilidad general. Diseñada como una plataforma todo en uno, LangSmith permite a los desarrolladores acelerar los flujos de trabajo de sus aplicaciones LLM al cubrir todo el ciclo de vida del proyecto, desde el desarrollo y las pruebas hasta la implementación y el monitoreo. Se lanzó en versión beta cerrada en julio del año pasado y ya lo utilizan miles de empresas cada mes, según la compañía. La decisión de lanzar esta oferta se produce cuando los desarrolladores necesitan soluciones para crear aplicaciones basadas en modelos de lenguaje y también visibilidad y herramientas avanzadas para garantizar que tengan un alto rendimiento y confiabilidad en producción. ¿Qué esperar de LangSmith de LangChain? Con su marco de código abierto, LangChain brindó a los desarrolladores un conjunto de herramientas de programación muy necesario (con un conjunto común de mejores prácticas y bloques de construcción componibles) para crear aplicaciones basadas en LLM. Puede incorporar LLM a través de API, encadenarlos y conectarlos con fuentes de datos y herramientas para realizar diferentes tareas. El proyecto comenzó como una simple actividad secundaria, pero evolucionó rápidamente hasta convertirse en la columna vertebral de más de 5000 aplicaciones LLM, incluidas aplicaciones internas, agentes autónomos, juegos, automatización de chat y más. Evento VB The AI ​​Impact Tour – Nueva York Estaremos en Nueva York el 29 de febrero en asociación con Microsoft para discutir cómo equilibrar los riesgos y las recompensas de las aplicaciones de IA. Solicite una invitación al evento exclusivo a continuación. Solicite una invitación Sin embargo, ofrecer el kit de herramientas para crear aplicaciones no será suficiente. Hay múltiples obstáculos en cada etapa de llevar una aplicación LLM a producción, que es donde entra LangSmith, la nueva solución paga. Permite a los desarrolladores depurar, probar y monitorear sus aplicaciones LLM. Flujos de trabajo compatibles con LangSmith Al crear prototipos, los desarrolladores que utilizan LangSmith pueden obtener visibilidad completa de toda la secuencia de llamadas de LLM y detectar la fuente de errores y cuellos de botella de rendimiento en tiempo real para depurar e iterar. Pueden colaborar con expertos en la materia para mejorar el comportamiento de la aplicación e incluso superponer información humana o evaluación asistida por IA para verificar la relevancia, corrección, nocividad, insensibilidad y más. Una vez finalizado el prototipo, la plataforma unificada ayuda a los usuarios a implementarlo con LangServe alojado y brinda visibilidad completa de lo que sucede en producción, cubriendo todo, desde costos y latencias hasta anomalías y errores. En última instancia, esto permite a las empresas ofrecer aplicaciones LLM que funcionan bien en producción, tanto en términos de calidad como de rentabilidad. Adopción temprana significativa En una publicación de blog que anuncia la inversión, Sonya Huang y Romie Boyd de Sequoia escribieron que LangSmith ha visto más de 70.000 registros desde su lanzamiento beta cerrado en julio de 2023. Actualmente, más de 5.000 empresas utilizan la tecnología cada mes, incluidas industrias conocidas. nombres como Rakuten, Elastic, Moody’s y Retool. “Elastic potencia su Elastic AI Assistant para la seguridad en LangChain y aprovecha LangSmith para obtener visibilidad y ayudarlos a llegar a la producción rápidamente. Rakuten confía en LangSmith para realizar pruebas y evaluaciones comparativas rigurosas para poder tomar decisiones de compensación sobre su copiloto Rakuten AI for Business, LangChain integrado, de manera sistemática. Y Moody’s confía en LangSmith para la evaluación automatizada, la depuración sencilla y la experimentación para poder iterar e innovar rápidamente”, señalaron Huang y Boyd. Si bien la tecnología ya ha comenzado a causar sensación, se espera que su adopción se dispare, ahora que está disponible públicamente en un espacio de IA en rápida evolución. «El equipo se está construyendo en un rico espacio de problemas con mucho que explorar, y están guiados por una comunidad de usuarios apasionados a la que no les faltan problemas importantes que resolver», agregaron los ejecutivos de Sequoia y señalaron que esto es solo el comienzo para LangChain. . Como siguiente paso, LangChain dice que planea introducir múltiples capacidades para expandir la plataforma LangSmith. Esto incluirá soporte para pruebas de regresión, la capacidad de ejecutar evaluadores en línea en una muestra de datos de producción, mejor filtrado y soporte de conversación y fácil implementación de aplicaciones con LangServe alojado. También lanzará funciones de nivel empresarial para ayudar con la administración y la seguridad. Con esta ronda de Sequoia, el capital total recaudado de LangChain ha alcanzado los 35 millones de dólares. La ronda anterior de 10 millones de dólares fue liderada por Benchmark, según datos de Crunchbase. Otras ofertas que ayudan con la evaluación y el seguimiento de aplicaciones LLM son TruLens, W&B Prompts de TruEra y Pheonix de Arize. La misión de VentureBeat es ser una plaza digital para que los tomadores de decisiones técnicas adquieran conocimientos sobre tecnología empresarial transformadora y realicen transacciones. Descubra nuestros Briefings.

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