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Guide complet pour intégrer LangSmith afin de tracer, évaluer et surveiller les applications LLM et les agents IA en production.
Ce skill fournit un guide d'implémentation détaillé pour utiliser LangSmith afin d'obtenir une observabilité profonde des applications LLM. Il couvre tout le cycle de vie du développement IA, du débogage initial et du traçage jusqu'à l'évaluation systématique et la surveillance en production.
Activez ce skill lorsque vous devez diagnostiquer pourquoi un agent échoue, comparer différentes versions de prompts par rapport à un jeu de données de référence (gold dataset), surveiller l'utilisation et les coûts des tokens en temps réel, ou construire un pipeline de tests de régression pour des fonctionnalités IA.
@traceable, la création de jeux de données et l'exécution d'évaluations systématiques.Compatible avec tout environnement d'agent basé sur Python (Claude Code, Cursor, agents personnalisés LangChain/LlamaIndex) ayant accès à un runtime Python.
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.
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