LangSmith 深度解析:构建企业级LLM应用的全生命周期平台
LangSmith 深度解析:构建企业级LLM应用的全生命周期平台
LangSmith 是 LangChain 生态系统中的核心组件,为LLM应用提供从开发到生产的全链路支持。以下是全面技术解析:
一、核心架构设计
1. 分层架构详解
层级 | 组件 | 功能 | 技术栈 |
---|---|---|---|
应用层 | LLM应用 | 业务逻辑执行 | LangChain, LangGraph |
采集层 | Tracer | 数据收集 | OpenTelemetry |
处理层 | 流处理引擎 | 实时数据分析 | Apache Flink |
存储层 | 轨迹存储 | 结构化存储 | PostgreSQL + TimescaleDB |
向量存储 | 语义检索 | ChromaDB | |
分析层 | 查询引擎 | 数据分析 | PrestoDB |
展示层 | 控制台 | 可视化 | React + D3.js |
二、核心功能深度解析
1. 全链路追踪系统
# 启用追踪
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"] = "My Project"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "ls_..."# 自定义元数据
from langchain_core.tracers import LangChainTracertracer = LangChainTracer(project_name="Customer Support",tags=["env:prod", "version:2.3"],metadata={"deployment_id": "us-east-1a"}
)chain.invoke({"input": "..."}, config={"callbacks": [tracer]})
2. 测试与评估框架
from langsmith import Client
from langsmith.evaluation import evaluate# 创建数据集
dataset = client.create_dataset(name="FAQ Test Set",data_type="kv"
)client.create_examples(dataset_id=dataset.id,inputs=[{"question": "如何重置密码?"},{"question": "退货政策是什么?"}],outputs=[{"expected": "访问设置页面重置"},{"expected": "30天内无条件退货"}]
)# 运行评估
test_results = evaluate(lambda input: chain.invoke(input),data=dataset,evaluators=["qa_correctness", # 内置评估器custom_fact_checker # 自定义评估器],metadata={"model_version": "gpt-4-0613"}
)
3. 生产监控系统
关键监控指标:
指标类型 | 具体指标 | 告警阈值 |
---|---|---|
性能 | P99延迟 | >3秒 |
吞吐量 | <50 RPM | |
质量 | 错误率 |