Что это
LangSmith - платформа для наблюдаемости и оценки LLM-приложений. Трасса показывает записанные шаги запроса, а эксперимент позволяет сравнить версии приложения на одинаковых примерах. Это помогает проверять изменения, а не выбирать промпт по одному удачному ответу.
Подключение не требует обязательного использования LangChain. Можно инструментировать обычную Python-функцию через SDK и затем добавить вызовы модели. Отдельно настраиваются набор примеров, целевая функция и оценщики; важные результаты стоит проверять человеком.
LangSmith развивается шире трассировок: платформа включает и отдельные возможности работы с агентами и развертыванием. Эта карточка описывает наблюдаемость и оценки. Доступ к другим компонентам и их стоимость нужно проверять отдельно, а не считать частью любого бесплатного плана.
Ключевые параметры
- Категория: Оценка, мониторинг и evals
- Сложность: Для разработчика
- Запуск: Около 30 минут
- Open-source: Нет
- Данные: Не известно
- Чувствительные данные: Только с настройками
Сильные стороны
- Трассы показывают вложенные шаги инструментированного приложения.
- Эксперименты позволяют сравнивать изменения на одном наборе примеров.
- Можно сочетать программные проверки, ручные оценки и LLM-оценщиков.
- SDK подходит не только для приложений на LangChain.
Ограничения
- Нужно подключить трассировку и проверить, какие данные действительно записываются.
- Облачные лимиты, тип трасс и срок хранения влияют на стоимость.
- Оценщик может ошибаться или проверять не то, что важно пользователю.
- Собственное размещение и корпоративные возможности требуют отдельного плана; входы и ответы нужно защищать от утечки.
Как использовать
1. Подготовка. Возьмите учебную функцию подсчета слов и три примера: обычная строка, пустая строка, лишние пробелы. Запишите правильные результаты; модель и ее платный API для этого теста не нужны.
2. Настройка. Создайте отдельный проект в доступном workspace. Установите SDK langsmith, задайте LANGSMITH_TRACING=true, LANGSMITH_API_KEY, LANGSMITH_PROJECT и LANGSMITH_ENDPOINT для региона аккаунта. Секретный ключ храните только в окружении.
3. Первый результат. Добавьте декоратор traceable к функции и запустите три примера. Дождитесь отправки SDK и найдите запуски в проекте: входы, результаты и ошибка, если она возникла, должны соответствовать вашему коду.
4. Проверка. Соберите dataset из этих примеров и ожидаемых результатов. В эксперименте используйте ту же функцию и простой оценщик равенства. Сравните оценки с ручным подсчетом. После этого добавляйте LLM-шаги; проверьте маскирование данных, лимиты хранения и стоимость автоматических оценок.
Доступ и оплата
- Модель оплаты: Бесплатный тариф + платные возможности
- Бесплатный тариф: Да
- Работа в РФ: Нужно проверять
- VPN: Не известно
- Русский интерфейс: Не известно
- Русский язык: Не известно
Developer дает ограниченный бесплатный объем; использование сверх него и расширенные функции имеют свои условия. Расходы на модель для приложения или LLM-оценщика не исчезают из-за бесплатной трассировки. Для корпоративного размещения проверьте Enterprise-условия и допустимый регион обработки.
Когда не подходит
- Получить журнал без инструментирования приложения
- Принимать оценку модели за окончательную истину
- Отправлять закрытые данные без согласованного режима хранения
Альтернативы
Langfuse подойдет, если важно открытое ядро и возможность своего размещения. Arize Phoenix стоит сравнить для анализа трасс и оценок. Promptfoo удобен для воспроизводимых тестов промптов, но не является прямой заменой всей платформы наблюдаемости.
