[개요]
LangWatch는 AI 챗봇, RAG, LLM 애플리케이션 및 AI 에이전트의 성능을 테스트하고 모니터링하는 AI 운영 플랫폼입니다.
일반적인 AI 서비스가 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞춘다면, LangWatch는 이미 개발된 AI가 정확하게 답변하는지, 환각(Hallucination)은 없는지, 비용과 응답속도는 적절한지 등을 지속적으로 측정하고 개선하는 데 초점을 둡니다.
특히 AI 에이전트가 실제 사용자와 대화하는 상황을 가상으로 만들어 자동 테스트할 수 있으며, RAG 기반 챗봇의 답변 정확도 평가에도 활용할 수 있습니다.
[주요 특징 및 장점]
- AI 에이전트 자동 테스트: 실제 사용자를 AI로 시뮬레이션하여 여러 단계의 대화를 자동으로 수행하고, 에이전트가 정상적인 결과를 내는지 검증할 수 있습니다. 단순히 질문 하나에 대한 답변뿐 아니라 복잡한 멀티턴 대화까지 테스트할 수 있습니다.
- LLM 응답 품질 평가: 정확성, 관련성, 환각, 유해 콘텐츠, 개인정보 노출 등 다양한 기준으로 AI 응답을 평가할 수 있습니다. RAGAS, LLM-as-a-Judge 등 AI 서비스 평가에 많이 사용되는 방법도 지원합니다.
- AI 동작 과정 추적: 사용자의 질문부터 LLM 호출, 검색(Retrieval), 외부 Tool 호출, 최종 응답까지 AI가 수행한 전체 과정을 Trace 형태로 확인할 수 있습니다. 오류가 발생했을 때 어느 단계가 문제인지 파악하기 쉽습니다.
- 토큰·비용·응답속도 모니터링: 어떤 AI 모델을 얼마나 사용했는지와 토큰 비용, 응답시간 등을 자동으로 기록하여 AI 서비스 운영 비용을 분석할 수 있습니다.
- 프롬프트 관리 및 A/B 테스트: 프롬프트를 버전별로 관리하고 서로 다른 프롬프트의 정확도·비용·속도를 비교할 수 있어 AI 서비스 개선에 유용합니다.
- Self-hosted 지원: 자체 서버에 Docker Compose 기반으로 구축할 수 있어 내부 데이터가 외부 SaaS에 저장되는 것을 원하지 않는 기업에서도 활용할 수 있습니다.
[추천 활용 사례]
- RAG 챗봇 품질검증: 사내 문서나 고객 데이터를 기반으로 답변하는 RAG 챗봇이 실제 문서 내용과 일치하는 답변을 제공하는지 자동 평가.
- 고객상담 AI 모니터링: 고객 상담 챗봇에서 잘못된 답변, 긴 응답시간, 과도한 토큰 사용 등이 발생하는지 지속적으로 분석.
- AI 에이전트 테스트 자동화: 예약, 검색, 주문, CRM 처리 등 여러 단계를 수행하는 AI 에이전트가 예상한 절차대로 작업하는지 자동 검증.
- AI 서비스 개발 및 QA: AI 모델이나 프롬프트를 변경하기 전후의 응답 품질을 비교하여 업데이트로 인해 성능이 떨어지는 것을 방지.
- AI 운영비용 분석: GPT, Claude 등의 모델 호출량과 토큰 사용량을 추적하여 서비스별 AI API 비용을 분석하고 최적화.
[가격 및 플랜]
| 플랜명 |
요금 |
핵심 혜택 |
| Developer |
€0 / 월 |
• 월 50,000 Events 제공
• 사용자 2명, 데이터 14일 보관
• 기본 Simulation 및 Evaluation 기능 제공
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| Growth |
€29 / Core Seat / 월 |
• 월 200,000 Events 포함
• 무제한 Simulation, Evaluation, Prompt 관리
• 데이터 30일 보관 및 Lite 사용자 무제한
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| Enterprise |
별도 견적 |
• Self-hosted 및 On-premise 지원
• SSO, RBAC, Audit Log 등 기업용 보안 기능
• SLA 및 대규모 조직용 운영 지원
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