【橘子大模型】使用langsmith来监控你的大模型

原创 已于 2025-03-31 19:07:28 修改 · 509 阅读 · 10 ·
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于 2025-03-31 19:06:21 首次发布

我们在上一篇文章中提到了我们可以使用langsmith来监控我们自己的模型。那么我们本文就来操作一把。

一、配置langsmith

首先我们要登陆进来官方网址。你可以用你的github账号登陆。
然后我们可以看到他的主页。
在这里插入图片描述
他已经有了一个内置的项目，我们不需要他的，我们自己创建自己的。
在这里插入图片描述
接下来我们就看到配置信息的地方。你能看到他可以选择是不是langchain项目，可见他是支持非langchain的监控的，还是挺厉害的。
在这里插入图片描述

二、提供langsmith和langchain的关联

当我们都填写完的时候，那个配置信息的文本框就自动填充了对应的信息如下：

LANGSMITH_TRACING=true # 表示我们添加的是对langchain的监控
LANGSMITH_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com" # 我们这个监控项目暴露出来的端点地址
LANGSMITH_API_KEY="lsv2_pt_xxxxxxxbc8725973_6xxxxxxx148f" # 我们生成的key
LANGSMITH_PROJECT="x
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LangSmith 的使用
cheese_burger_的博客
06-19 3487
您使用 LangChain 构建的许多应用程序将包含多个步骤，并多次调用 LLM 调用。随着这些应用程序变得越来越复杂，能够检查链或代理内部究竟发生了什么变得至关重要。最好的方法是使用LangSmith。LangSmith 是一个用于构建生产级 LLM 应用程序的平台。它允许您密切监控和评估您的应用程序，以便您可以快速而自信地交付。无需使用 LangChain，即单独使用 LangSmith 可以独立运行！初始化并包装OpenAI客户端以支持自动跟踪。
【LangSmith】如何使用 LangSmith
彬彬侠的博客
05-12 3842
LangSmith 是一个功能强大的平台，通过追踪、数据集管理、评估和监控，简化了 LLM 应用的开发和运维。使用步骤包括：1. 注册账户，安装依赖，配置环境变量。2. 使用 Tracing 调试复杂工作流。3. 创建数据集，运行批量测试。4. 自动化评估，优化模型性能。5. 部署后监控生产环境，支持团队协作。
LangGraph与LangSmith集成：工作流可视化与监控的核心原理
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10-05 990
摘要： LangGraph与LangSmith的集成为LLM工作流开发提供了关键的可观测性能力，解决执行过程不透明、调试效率低等问题。通过LangChain的追踪上下文机制，LangGraph自动采集节点执行数据并上报LangSmith，实现工作流轨迹可视化、性能监控与异常告警。开发者可快速定位问题（如节点错误、性能瓶颈）并优化流程。集成时需注意API密钥安全与数据隐私，建议结合环境变量管理。典型应用场景包括异常调试（如输出错误溯源）和性能优化（如耗时分析），显著提升开发效率与系统稳定性。
LangSmith的使用
看世界的小gui的博客
05-12 440
您使用LangChain构建的许多应用程序将包含多个步骤和多次调用大型语言模型（LLM）。随着这些应用程序变得越来越复杂，能够检查您的链或代理内部究竟发生了什么变得至关重要。做到这一点的最佳方法是使用LangSmith。LangSmith是一个用于构建生产级 LLM 应用程序的平台。它允许您密切监控和评估您的应用程序，以便您可以快速、自信地交付。
LangSmith 基本使用教程
The cure for boredom is curiosity. This is the log of its adventures.
05-13 701
追踪 OpenAI 调用：使用包装 OpenAI 客户端，适合只关注 API 调用的场景。追踪整个应用程序：使用和@traceable装饰器，适合需要全面了解应用程序流程的场景。
LangSmith 简单使用说明（结合上篇博客食用更佳）
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01-22 878
上篇博客详细给大家介绍了如何，其中关于LangSmith的部分没有怎么展开，这篇文章就简单介绍一下LangSmith的基本使用作为补充。在我们运行代码时，比如问，可以在终端看到三次来自Assistant的输出内容。因为代码的处理是将每一次graph更新的消息列表信息打印出来，所以不管是从Assistant的数量还是从基于下方图的逻辑推荐都可以知晓这次graph的迭代一共有三次的状态更新。
大模型5:大模型应用5 Langchain
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我们之前已经掌握了很多关于和LLM交互的操作了，现在我们需要在这些操作上面构建自己的机器人，进而在客户端操作服务。我们需要使用的工具是你就把他理解为python的uniapp吧。
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LangSmith 入门
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在新的页面需要登录，然后点击头像，然后是Settings。第一行API keys，然后Create Api Key。设置环境变量(windows10)查看LangSmith输出轨迹。
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通过以上步骤，LangSmith 可基于少量种子数据自动生成大规模测试用例，结合自定义评估规则实现对 “关键词生成 Agent” 的批量测试，高效定位格式、相关性等问题。用自动化替代人工编写用例，用标准化评估替代主观判断，大幅提升测试效率和准确性。
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LangChain 使得原型设计大型语言模型（LLM）应用程序和代理变得容易。然而，将 LLM 应用程序交付到生产环境可能会异常困难。可能需要大量定制和迭代prompt、chain和其他组件，以创建高质量的产品。为了帮助这个过程，推出了LangSmith，一个统一的平台，用于调试、测试和监控LLM 应用程序。
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通过这篇文章，您可以快速上手使用 LangSmith，我们可以用它来观察调用链的运行情况，包括模型调优、提示词管理和结果分析。
使用LangSmith LLM运行数据进行模型微调的实战教程
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老铁们，今天我带大家一起来看看如何直接从LangSmith的LLM运行数据中加载数据，并基于这些数据微调一个模型。完成后，就可以在你的LangChain应用中使用这个微调后的模型啦。
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调用外部事实核查API。
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关键词：分布式追踪、执行轨迹分析、性能优化、调试诊断、生产级可观测性HTTPgRPC应用代码LangSmith SDK传输协议LangSmith 服务端时序数据库对象存储分析引擎可视化界面告警系统 2. 快速集成与基础使用 2.1 最小化集成配置 2.2 追踪数据查看步骤 登录 LangSmith 控制台 进入项目 → Traces 标签页 使用过滤器（如 ） 点击任意记录查看详情 3. 高级追踪功能实战 3.1 自定义元数据注入 3.2 多步骤链追踪解析 #mermaid-svg-kr26mD
微调大模型需要prompt
03-29
<think>嗯，用户想了解如何通过Prompt微调大模型，特别是设计方法和应用场景。首先，我需要回顾一下Prompt微调的基本概念。根据引用[1]，Prompt Tuning适用于需要快速调优且不改变模型内部参数的场景，比如问答系统、情感分析等。那设计方法的话，可能需要考虑不同的策略，比如直接指令、上下文示例、符号化模板等等。 然后，用户可能想知道具体有哪些设计方法。比如，直接指令法就是明确告诉模型任务，比如“请将以下文本分类为正面或负面情感：”。还有上下文学习，通过提供示例让模型理解任务。比如在翻译任务中给出几个例句，然后让模型继续翻译新的句子。符号化模板可能更结构化的，像填空式模板，比如“这句话的情感是__”。 接下来是应用场景，根据引用[1]和[3]，Prompt工程就像考试大纲，引导模型生成好的输出。应用场景可能包括问答系统、文本生成、分类任务、信息抽取、翻译和摘要等。比如在客服场景中，Prompt可以设计成让模型生成简洁的回答，或者根据知识库检索结果来回答。 优化策略也很重要，比如渐进式提示，分步骤引导模型，或者使用系统消息设置角色。比如让模型扮演医生角色来分析症状，这样可能更专业。还有动态提示，根据用户输入实时调整模板，比如先判断用户意图再生成回复。 另外，需要注意Prompt设计的要点。比如明确性，任务要清晰；一致性，输入输出格式统一；可解释性，避免模糊的符号；容错性，处理边界情况。比如在情感分析中，可以补充“如无法判断请返回中立”。 用户可能还会关心如何验证Prompt的有效性，可能需要A/B测试或者人工评估。还有结合其他微调方法，比如引用[2]提到的LoRA、Prefix tuning等，可能需要结合使用来提高效果。 可能用户的实际问题是如何开始设计Prompt，应该从哪些方面入手。可能需要先明确任务类型，然后选择合适的设计方法，比如指令式还是填空式，再根据反馈调整。同时，参考社区资源，比如Hugging Face的开源库，里面有很多实践案例。 最后，生成相关问题的时候，要考虑用户可能进一步想知道设计原则、评估方法、常见错误、与传统微调的区别，以及具体的行业应用案例。比如医疗领域如何使用Prompt微调来处理病历分析等。</think>### Prompt微调大模型的设计方法及应用场景 #### 一、Prompt微调的核心原理 通过修改输入文本的结构和语义提示（Prompt），引导预训练模型生成符合特定任务的输出，无需改动模型参数。这种方法利用大模型对语言模式的强大理解能力，将下游任务"翻译"为模型熟悉的表达形式[^3]。 #### 二、Prompt设计方法论 1. **直接指令法** 使用明确的任务指令作为Prompt： ``` "请将以下文本分类为正面/负面情感：{输入文本}" ``` 适用场景：情感分析、意图识别等分类任务[^1] 2. **上下文学习（In-context Learning）** 提供示例样本引导模型学习： ```python # 翻译任务示例 "苹果 -> apple 香蕉 -> banana 橘子 -> { }" ``` 适用场景：低资源语言翻译、格式转换 3. **符号化模板** 构建结构化占位符： ```python "这句话的情感是__。原文：{text}" # 填空式模板 ``` 适用场景：关系抽取、实体识别 4. **元提示（Meta-prompt）** 动态描述任务要求： ``` "你是一个资深律师，请用专业术语解释以下法律条文：{条款内容}" ``` 适用场景：专业化文本生成 #### 三、典型应用场景 | 场景类型 | Prompt设计示例 | 技术特点 | |----------------|----------------------------------------|----------------------------| | 智能客服 | "根据用户问题生成3个最简答的回复选项" | 输出格式控制 | | 医疗问答 | "基于最新诊疗指南分析以下症状：{症状描述}" | 领域知识引导 | | 代码生成 | "用Python实现快速排序，添加中文注释" | 多模态输出要求 | | 知识增强 | "参考[知识库]回答：{问题}" | 外部信息融合 | #### 四、优化策略 1. **渐进式提示** 分步骤引导模型思考： ```python """ 第一步：识别文本中的实体 第二步：分析实体间关系 第三步：输出JSON格式结果 输入文本：{text} """ ``` 2. **系统消息调优** 设置模型角色属性： ```python system_prompt = "你是有10年经验的呼吸科主任医师，用中文回答时使用专业术语但通俗易懂" ``` 3. **动态模板** 根据输入实时生成Prompt： ```python def generate_prompt(user_input): if "翻译" in user_input: return "将以下中文翻译成英文：{text}" else: return "回答以下问题：{question}" ``` #### 五、设计要点 1. **明确性**：任务描述需无歧义 *劣质示例*："处理这个" → *优质示例*："总结以下文本的核心观点（不超过50字）" 2. **一致性**：保持输入输出格式统一 ```python # 输入模板 "问题：{question}\n背景知识：{knowledge}\n要求：分点回答" ``` 3. **可解释性**：避免使用晦涩符号 *劣质示例*："T→F: {text}" → *优质示例*："判断以下陈述真假：{text}" 4. **容错性**：处理边界情况 ```python "如果无法确定情感倾向，请返回'中立'。文本：{text}" ``` #### 六、效果验证方法 1. **A/B测试**：对比不同Prompt版本的输出质量 2. **人工评估**：设置准确性、相关性等评估维度 3. **自动指标**：使用BLEU、ROUGE等指标量化评估 通过合理设计Prompt，可以在不修改模型参数的情况下，使175B参数级别的模型在特定任务上达到接近监督学习的性能[^2]。实际应用中常与LoRA等参数高效微调方法结合使用，形成"Prompt+参数微调"的混合方案[^2]。
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