LangSmith上线AI Search公测:用自然语言检索Agent行为轨迹
摘要
LangChain在LangSmith中推出AI Search公测,允许开发者用自然语言描述行为来查询agent轨迹,例如识别PII泄露或用户受挫等问题。该功能针对标签和全文检索难以覆盖的行为类查询场景,为agent调试与监控提供了新的检索方式。
LangChain近日在其可观测性平台LangSmith中上线了一项名为AI Search的新功能,目前处于公测阶段。该功能面向agent轨迹的检索场景,试图解决传统搜索方式在行为语义层面的盲区。
与依赖标签过滤或全文关键词匹配的常规检索不同,AI Search允许开发者直接用自然语言描述想要查找的行为。例如,可以查询是否存在PII泄露的轨迹,或定位用户在使用过程中出现受挫情绪的记录。
LangChain方面指出,这类问题无法通过标签和全文检索得到有效回答。标签体系依赖预先定义,全文检索则受限于关键词的字面匹配,两者都难以捕捉agent运行过程中复杂的行为模式。
对于构建和运维agent的团队而言,AI Search的推出意味着调试与监控环节多了一种以行为为维度的查询手段。目前该功能以公测形式开放,后续进展值得关注。
本文由新大陆基于公开信息编辑整理
信息来源:AIHOT AIHOT原文 ↗