LangSmith Client SDK完全指南从入门到精通的终极追踪与评估工具【免费下载链接】langsmith-sdkLangSmith Client SDK Implementations项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langsmith-sdkLangSmith Client SDK 是LangChain官方提供的语言模型追踪与评估工具专为AI开发者打造的全栈解决方案。这个强大的SDK帮助团队调试、评估和监控各种语言模型与智能代理与任何LLM应用兼容包括原生集成LangChain Python和LangChain JS开源库。无论你是AI新手还是经验丰富的开发者LangSmith都能为你的语言模型项目提供完整的追踪、评估和监控能力。 LangSmith SDK快速入门指南一键安装与配置LangSmith Client SDK支持Python和JavaScript/TypeScript两种语言安装过程简单快捷。对于Python用户pip install -U langsmith export LANGSMITH_TRACINGtrue export LANGSMITH_API_KEYls_...对于JavaScript/TypeScript用户pnpm add langsmith export LANGSMITH_TRACINGtrue export LANGSMITH_API_KEYls_...只需这几行命令你就完成了LangSmith SDK的基础配置立即开始追踪你的应用LangSmith最吸引人的功能之一就是其简单易用的追踪能力。使用traceable装饰器你可以轻松追踪任何函数调用import openai from langsmith import traceable from langsmith.wrappers import wrap_openai client wrap_openai(openai.Client()) traceable def pipeline(user_input: str): result client.chat.completions.create( messages[{role: user, content: user_input}], modelgpt-3.5-turbo ) return result.choices[0].message.content pipeline(Hello, world!)这样你的LLM调用就会被自动记录到LangSmith平台形成完整的调用链追踪 LangSmith核心功能详解智能追踪与调试LangSmith的核心价值在于其强大的追踪能力。通过langsmith/run_trees.py模块你可以手动创建和管理运行树from langsmith.run_trees import RunTree parent_run RunTree( name我的聊天机器人, run_typechain, inputs{text: 总结今天早上的会议}, ) parent_run.post()每个运行树都有清晰的层级结构让你能够 可视化整个LLM应用的执行流程 深入查看每个步骤的输入输出⚡ 快速定位性能瓶颈和错误无缝集成主流框架LangSmith与当前流行的AI框架深度集成OpenAI SDK集成通过langsmith/wrappers.py中的wrap_openai函数你可以轻松包装OpenAI客户端from openai import OpenAI from langsmith import wrappers client wrappers.wrap_openai(OpenAI()) # 现在所有OpenAI调用都会被自动追踪Instructor集成对于使用Instructor进行结构化输出的项目LangSmith同样提供完美支持import instructor from openai import OpenAI from langsmith import wrappers client instructor.patch(wrappers.wrap_openai(OpenAI()))LangChain原生支持如果你使用LangChain框架追踪更加简单import os os.environ[LANGSMITH_TRACING] true os.environ[LANGSMITH_API_KEY] 你的API密钥 # 无需额外配置LangChain会自动记录所有运行强大的评估系统LangSmith不仅追踪还提供完整的评估能力。通过langsmith/evaluation/模块你可以创建自定义评估器from langsmith.evaluation import StringEvaluator def grader(run_input: str, run_output: str, answer: str) - dict: 自定义评分函数 score calculate_similarity(run_output, answer) value 正确 if score 0.9 else 错误 return dict(scorescore, valuevalue) evaluator StringEvaluator(evaluation_name相似度评分, grading_functiongrader)批量评估运行数据runs client.list_runs(project_name我的项目) for run in runs: client.evaluate_run(run, evaluator)️ 高级功能与最佳实践安全沙箱环境LangSmith提供安全的沙箱执行环境特别适合处理敏感数据。通过langsmith/sandbox/模块你可以AWS认证代理from langsmith.sandbox import SandboxClient, aws_auth, proxy_config, workspace_secret client SandboxClient() auth_config proxy_config( rules[ aws_auth( access_key_idworkspace_secret(SANDBOX_AWS_ACCESS_KEY_ID), secret_access_keyworkspace_secret(SANDBOX_AWS_SECRET_ACCESS_KEY), ) ], )GCP认证代理from langsmith.sandbox import gcp_auth auth_config proxy_config( rules[ gcp_auth( service_account_jsonworkspace_secret(SANDBOX_GCP_SERVICE_ACCOUNT_JSON), scopes[https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_write], ) ], )文件系统挂载支持S3、GCS和Git仓库挂载让沙箱可以安全访问外部数据from langsmith.sandbox import mount_config, s3_mount mount_cfg mount_config( mounts[ s3_mount( id客户数据, mount_path/mnt/mounts/customer-data, bucketexample-bucket, prefixdatasets/customer-data, ) ], )数据集管理从追踪数据创建数据集非常简单from langsmith import Client client Client() dataset_name 示例数据集 runs client.list_runs( project_name我的项目, execution_order1, errorFalse, ) dataset client.create_dataset(dataset_name, description示例数据集) for run in runs: client.create_example( inputsrun.inputs, outputsrun.outputs, dataset_iddataset.id, ) 实战工作流程典型开发流程设置与配置- 注册LangSmith账号获取API密钥调试与原型开发- 使用traceable装饰器记录所有调用基准评估- 创建数据集并运行评估持续改进- 根据评估结果优化模型和提示性能优化技巧批量处理使用client.list_runs()批量获取数据减少API调用异步支持利用langsmith/async_client.py进行异步操作缓存策略结合langsmith/prompt_cache.py减少重复计算错误处理最佳实践from langsmith.run_trees import RunTree try: child_run parent_run.create_child( name不可靠组件, run_typetool, inputs{input: 处理这些数据...}, ) child_run.post() # 业务逻辑处理 result process_data(child_run.inputs) child_run.end(outputs{output: result}) except Exception as e: child_run.end(errorf处理失败: {str(e)}) child_run.patch() # 优雅降级或重试逻辑 LangSmith SDK的独特优势跨平台兼容性多语言支持Python和JavaScript/TypeScript原生支持框架无关与任何LLM应用兼容云原生设计支持本地和云端部署企业级特性安全沙箱隔离执行环境保护敏感数据完整审计追踪每个操作都有详细记录团队协作支持多用户、多项目协作开发者友好简洁API学习曲线平缓上手快速丰富文档详细的官方文档和示例活跃社区由LangChain团队维护持续更新 未来展望与扩展LangSmith SDK正在快速发展未来将支持更多功能更多集成扩展对新兴AI框架的支持高级分析提供更深入的性能洞察自动化测试集成更强大的测试框架部署监控生产环境实时监控能力 开始你的LangSmith之旅无论你是刚开始接触AI开发还是已经建立了复杂的LLM应用系统LangSmith Client SDK都能为你提供强大的支持。它的追踪、评估和监控能力将帮助你加速开发快速定位问题减少调试时间提升质量系统化评估持续改进模型表现确保安全沙箱环境保护敏感数据促进协作团队共享洞察共同优化现在就开始使用LangSmith Client SDK让你的AI应用开发变得更加高效和专业✨核心文件路径参考主客户端python/langsmith/client.py追踪装饰器python/langsmith/init.py运行树管理python/langsmith/run_trees.py包装器模块python/langsmith/wrappers/评估系统python/langsmith/evaluation/沙箱环境python/langsmith/sandbox/【免费下载链接】langsmith-sdkLangSmith Client SDK Implementations项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langsmith-sdk创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
LangSmith Client SDK完全指南从入门到精通的终极追踪与评估工具【免费下载链接】langsmith-sdkLangSmith Client SDK Implementations项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langsmith-sdkLangSmith Client SDK 是LangChain官方提供的语言模型追踪与评估工具专为AI开发者打造的全栈解决方案。这个强大的SDK帮助团队调试、评估和监控各种语言模型与智能代理与任何LLM应用兼容包括原生集成LangChain Python和LangChain JS开源库。无论你是AI新手还是经验丰富的开发者LangSmith都能为你的语言模型项目提供完整的追踪、评估和监控能力。 LangSmith SDK快速入门指南一键安装与配置LangSmith Client SDK支持Python和JavaScript/TypeScript两种语言安装过程简单快捷。对于Python用户pip install -U langsmith export LANGSMITH_TRACINGtrue export LANGSMITH_API_KEYls_...对于JavaScript/TypeScript用户pnpm add langsmith export LANGSMITH_TRACINGtrue export LANGSMITH_API_KEYls_...只需这几行命令你就完成了LangSmith SDK的基础配置立即开始追踪你的应用LangSmith最吸引人的功能之一就是其简单易用的追踪能力。使用traceable装饰器你可以轻松追踪任何函数调用import openai from langsmith import traceable from langsmith.wrappers import wrap_openai client wrap_openai(openai.Client()) traceable def pipeline(user_input: str): result client.chat.completions.create( messages[{role: user, content: user_input}], modelgpt-3.5-turbo ) return result.choices[0].message.content pipeline(Hello, world!)这样你的LLM调用就会被自动记录到LangSmith平台形成完整的调用链追踪 LangSmith核心功能详解智能追踪与调试LangSmith的核心价值在于其强大的追踪能力。通过langsmith/run_trees.py模块你可以手动创建和管理运行树from langsmith.run_trees import RunTree parent_run RunTree( name我的聊天机器人, run_typechain, inputs{text: 总结今天早上的会议}, ) parent_run.post()每个运行树都有清晰的层级结构让你能够 可视化整个LLM应用的执行流程 深入查看每个步骤的输入输出⚡ 快速定位性能瓶颈和错误无缝集成主流框架LangSmith与当前流行的AI框架深度集成OpenAI SDK集成通过langsmith/wrappers.py中的wrap_openai函数你可以轻松包装OpenAI客户端from openai import OpenAI from langsmith import wrappers client wrappers.wrap_openai(OpenAI()) # 现在所有OpenAI调用都会被自动追踪Instructor集成对于使用Instructor进行结构化输出的项目LangSmith同样提供完美支持import instructor from openai import OpenAI from langsmith import wrappers client instructor.patch(wrappers.wrap_openai(OpenAI()))LangChain原生支持如果你使用LangChain框架追踪更加简单import os os.environ[LANGSMITH_TRACING] true os.environ[LANGSMITH_API_KEY] 你的API密钥 # 无需额外配置LangChain会自动记录所有运行强大的评估系统LangSmith不仅追踪还提供完整的评估能力。通过langsmith/evaluation/模块你可以创建自定义评估器from langsmith.evaluation import StringEvaluator def grader(run_input: str, run_output: str, answer: str) - dict: 自定义评分函数 score calculate_similarity(run_output, answer) value 正确 if score 0.9 else 错误 return dict(scorescore, valuevalue) evaluator StringEvaluator(evaluation_name相似度评分, grading_functiongrader)批量评估运行数据runs client.list_runs(project_name我的项目) for run in runs: client.evaluate_run(run, evaluator)️ 高级功能与最佳实践安全沙箱环境LangSmith提供安全的沙箱执行环境特别适合处理敏感数据。通过langsmith/sandbox/模块你可以AWS认证代理from langsmith.sandbox import SandboxClient, aws_auth, proxy_config, workspace_secret client SandboxClient() auth_config proxy_config( rules[ aws_auth( access_key_idworkspace_secret(SANDBOX_AWS_ACCESS_KEY_ID), secret_access_keyworkspace_secret(SANDBOX_AWS_SECRET_ACCESS_KEY), ) ], )GCP认证代理from langsmith.sandbox import gcp_auth auth_config proxy_config( rules[ gcp_auth( service_account_jsonworkspace_secret(SANDBOX_GCP_SERVICE_ACCOUNT_JSON), scopes[https://www.googleapis.com/auth/devstorage.read_write], ) ], )文件系统挂载支持S3、GCS和Git仓库挂载让沙箱可以安全访问外部数据from langsmith.sandbox import mount_config, s3_mount mount_cfg mount_config( mounts[ s3_mount( id客户数据, mount_path/mnt/mounts/customer-data, bucketexample-bucket, prefixdatasets/customer-data, ) ], )数据集管理从追踪数据创建数据集非常简单from langsmith import Client client Client() dataset_name 示例数据集 runs client.list_runs( project_name我的项目, execution_order1, errorFalse, ) dataset client.create_dataset(dataset_name, description示例数据集) for run in runs: client.create_example( inputsrun.inputs, outputsrun.outputs, dataset_iddataset.id, ) 实战工作流程典型开发流程设置与配置- 注册LangSmith账号获取API密钥调试与原型开发- 使用traceable装饰器记录所有调用基准评估- 创建数据集并运行评估持续改进- 根据评估结果优化模型和提示性能优化技巧批量处理使用client.list_runs()批量获取数据减少API调用异步支持利用langsmith/async_client.py进行异步操作缓存策略结合langsmith/prompt_cache.py减少重复计算错误处理最佳实践from langsmith.run_trees import RunTree try: child_run parent_run.create_child( name不可靠组件, run_typetool, inputs{input: 处理这些数据...}, ) child_run.post() # 业务逻辑处理 result process_data(child_run.inputs) child_run.end(outputs{output: result}) except Exception as e: child_run.end(errorf处理失败: {str(e)}) child_run.patch() # 优雅降级或重试逻辑 LangSmith SDK的独特优势跨平台兼容性多语言支持Python和JavaScript/TypeScript原生支持框架无关与任何LLM应用兼容云原生设计支持本地和云端部署企业级特性安全沙箱隔离执行环境保护敏感数据完整审计追踪每个操作都有详细记录团队协作支持多用户、多项目协作开发者友好简洁API学习曲线平缓上手快速丰富文档详细的官方文档和示例活跃社区由LangChain团队维护持续更新 未来展望与扩展LangSmith SDK正在快速发展未来将支持更多功能更多集成扩展对新兴AI框架的支持高级分析提供更深入的性能洞察自动化测试集成更强大的测试框架部署监控生产环境实时监控能力 开始你的LangSmith之旅无论你是刚开始接触AI开发还是已经建立了复杂的LLM应用系统LangSmith Client SDK都能为你提供强大的支持。它的追踪、评估和监控能力将帮助你加速开发快速定位问题减少调试时间提升质量系统化评估持续改进模型表现确保安全沙箱环境保护敏感数据促进协作团队共享洞察共同优化现在就开始使用LangSmith Client SDK让你的AI应用开发变得更加高效和专业✨核心文件路径参考主客户端python/langsmith/client.py追踪装饰器python/langsmith/init.py运行树管理python/langsmith/run_trees.py包装器模块python/langsmith/wrappers/评估系统python/langsmith/evaluation/沙箱环境python/langsmith/sandbox/【免费下载链接】langsmith-sdkLangSmith Client SDK Implementations项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langsmith-sdk创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
