FERRAMENTA / AVALIAÇÃO / CDD-CONTENT-000162 / 2026-08-22
LangSmith: avaliação offline antes de descobrir o erro em produção
Um ambiente para organizar datasets, avaliadores e experimentos, separando teste prévio de monitoramento em produção.
08 MIN · INTERMEDIÁRIONECESSIDADE / VALE TESTAR SE
Ajuda equipes que já têm comportamento de IA para comparar a transformar exemplos dispersos em avaliação repetível antes de promover uma versão.
VER A DOCUMENTAÇÃO ↗DESTINO EXTERNOONDE ELE ENCAIXA
LEIA ANTES DE ABRIR A FERRAMENTASERVE PARA
Comparar versões de prompt, modelo ou agente em um dataset documentado.
VALE TESTAR SE
Existe uma amostra com entradas e critérios representativos, além de revisão humana para casos críticos.
LIMITE
Dataset ruim automatiza avaliação ruim; LLM-as-judge não é verdade automática e traces de produção exigem política de dados.
PRIMEIRO EXPERIMENTO
Compare duas instruções em cinco casos sintéticos, com uma regra objetiva e uma rubrica humana. Analise cada falha antes da média agregada.
Comece com uma saída interna, reversível e conferível.FONTES E CONTINUIDADE