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LangSmithは、開発者が大規模言語モデル（LLM）アプリケーションを構築、テスト、最適化するためのパワフルなプラットフォームです。デバッグ、評価、LLMを活用したシステムのモニタリングのためのツールセットを提供します。この包括的なガイドでは、LangSmithを効果的に使用する方法について詳しく説明し、セットアップから高度な機能までをカバーします。
LangSmithは、大規模言語モデル（LLM）アプリケーションの開発、テスト、展開を効率化するために設計された包括的なプラットフォームです。LLMアプリケーションのライフサイクルの各段階で開発者をサポートするために、ツールセットや機能を提供します。
LangSmithの主な特徴は次のとおりです：
統合DevOpsプラットフォーム：LangSmithは、LLMアプリケーションの開発、共同作業、テスト、展開、モニタリングのための中央集約型環境を提供します。
フレームワークに依存しない：LangSmithはLangChainとシームレスに統合しますが、どのLLMフレームワークとも独立して使用することができます。
トレーシングとデバッグ：
テストと評価：
モニタリング：
共同作業ツール：
統合機能：
これらの機能により、LangSmithはプロトタイプと本番環境のギャップを埋め、開発者が自信を持って高品質のLLMアプリケーションを構築、テスト、展開することを目指しています。
LangSmithの機能を使用する前に、環境のセットアップとプラットフォームへの接続を行う必要があります。
LangSmithを始めるには：
アカウントの設定が完了したら：
プロジェクトでLangSmithを使用するために、環境変数を設定します：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
export LANGCHAIN_API_KEY="your-api-key-here"
export LANGCHAIN_PROJECT="your-project-name" # Optional, defaults to "default"
"your-api-key-here"を実際のAPIキーに置き換え、お好みのプロジェクト名を設定してください。
環境が設定されたので、LangSmithをLLMアプリケーションに統合する方法を探ってみましょう。
LangSmithのトレーシング機能を使用すると、LLMアプリケーションの実行をログとして記録し、可視化することができます。これは、アプリケーションの振る舞いを理解し、潜在的な問題を特定するために重要です。以下に簡単な例を示します：
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chains import LLMChain
# 言語モデルの初期化
llm = OpenAI(temperature=0.7)
# プロンプトテンプレートの作成
prompt = PromptTemplate(
input_variables=["topic"],
template="{topic}についての短い段落を書いてください。"
)
# LLMChainの作成
chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt)
# チェーンの実行
result = chain.run("人工知能")
print(result)
環境変数が設定されている場合、このコードは自動的に実行をLangSmithに記録します。その後、LangSmithのUIでトレースを表示することができます。トレースは、LLMチェーンの正確な入力、出力、および中間ステップを表示します。
トレースをより詳細に制御するには、@traceableデコレータを使用することができます。これにより、特定の関数をトレースし、LangSmithに記録する情報をカスタマイズすることができます。
from langsmith import traceable
@traceable
def generate_text(topic: str) -> str:
llm = OpenAI(temperature=0.7)
prompt = f"{topic}についての短い段落を書いてください。"
return llm(prompt)
result = generate_text("機械学習")
print(result)
このアプローチは、特定のアプリケーションの一部のみをトレースする場合や、標準的なLangChainコンポーネントではないカスタム関数を扱う場合に特に便利です。
データセットは、LLMアプリケーションのテストと評価に不可欠です。LangSmithでは、効果的なデータセットの作成と管理のためのツールを提供しています。
次のようにプログラムでデータセットを作成する方法です：
from langsmith import Client
client = Client()
dataset = client.create_dataset(
"AI Topics",
description="テスト用のAI関連トピックのコレクション"
)
examples = [
{"input": {"topic": "ニューラルネットワーク"}, "output": "ニューラルネットワークの簡単な説明。"},
{"input": {"topic": "自然言語処理"}, "output": "自然言語処理の手法の概要。"},
{"input": {"topic": "コンピュータビジョン"}, "output": "コンピュータビジョンの主要なコンセプト。"}
]
client.create_examples(examples, dataset_id=dataset.id)
このコードは、名前が「AI Topics」のデータセットを作成し、例として入出力のパターンを追加します。これらの例は、LLMアプリケーションのテストとパフォーマンス評価に使用することができます。
データセットを使用してLLMアプリケーションを評価する方法：
from langsmith import RunEvalConfig, run_on_dataset
eval_config = RunEvalConfig(
evaluators=[
"criteria",
"embedding_distance",
]
)
results = run_on_dataset(
dataset_name="AI Topics",
llm_or_chain_factory=generate_text,
evaluation=eval_config,
)
print(results.metrics)
このコードは、generate_text関数を「AI Topics」データセット上で実行し、定義済みの基準や埋め込み距離のメトリックを使用して結果を評価します。結果のメトリックは、アプリケーションのパフォーマンスの定量的な指標となります。
LangSmithは、LLMアプリケーションの理解と改善をサポートするための強力なデバッグツールを提供しています。
トレースを有効にしてLLMアプリケーションを実行した後、LangSmithのUIで実行を可視化できます：
この可視化により、LLMアプリケーションが情報をどのように処理しているかを正確に把握できるため、ボトルネックや予期しない動作の特定に役立ちます。
LangSmithのプレイグラウンド機能を使用すると、プロンプトのデバッグと最適化をインタラクティブに行うことができます：
プレイグラウンドは、プロンプトの設計を反復させ、小さな変更がLLMの出力にどのように影響するかをテストするときに特に便利です。
LLMアプリケーションを改善するためのLangSmithの高度な機能について見てみましょう。
LangSmithには組み込みの評価ツールが用意されていますが、特定のニーズに応じてカスタム評価ツールを作成することもできます：
from langsmith import RunEvalConfig
def custom_evaluator(run, example):
# カスタムの評価ロジックをここに実装します
score = # ... runとexampleに基づいてスコアを計算
return {"custom_metric": score}
eval_config = RunEvalConfig(
evaluators=[
"criteria",
custom_evaluator,
]
)
results = run_on_dataset(
dataset_name="AI Topics",
llm_or_chain_factory=generate_text,
evaluation=eval_config,
)
これにより、ドメイン固有の評価基準をLangSmithワークフローに組み込むことができます。たとえば、特定のキーワードのチェック、出力の感情分析、生成されたテキストに特定の事実が含まれていることの確認などを行うカスタム評価ロジックを作成することができます。
LangSmithを使用すると、本番のLLMアプリケーションを継続的にモニタリングできます：
この継続的なモニタリングにより、本番のLLMアプリケーションの問題を素早く特定し、対応することができます。これにより、LLMアプリケーションの高可用性とパフォーマンスが確保されます。
LangSmithのプロンプト最適化機能を使用すると、プロンプトを反復的に改善できます：
このプロセスにより、プロンプトを体系的に改善し、LLMアプリケーションのパフォーマンスを向上させ、より一貫性のある出力を得ることができます。
LangSmithを最大限に活用するために、次のベストプラクティスを考慮してください：
LangSmithでの作業を整理することで、複雑なLLMアプリケーションをより簡単に管理し、チームメンバーとの協力を容易にすることができます。
適切に管理されたデータセットは、LLMアプリケーションの効果的な評価と継続的改善に不可欠です。
これらの最適化により、LangSmithのワークフローの効率が大幅に向上し、大規模なデータセットや複雑なLLMアプリケーションを扱う場合に特に優れたパフォーマンスを発揮します。
LangSmithを使用する際によく発生する問題とその解決方法について説明します：
認証に関する問題が発生した場合：
レート制限を回避するためには：
トレースがLangSmithのUIに表示されない場合：
LANGCHAIN_TRACING_V2がtrueに設定されていることを確認します@traceableでデコレートされているか、またはLangChainのトレースが有効になっているクラスを使用していることを確認しますLangSmithは、LLMアプリケーションの開発プロセスを大幅に向上させることができる強力なプラットフォームです。トレーシング、評価、モニタリングの機能を活用することで、より堅牢で効率的、効果的なAIパワードシステムを構築することができます。LangSmithを継続的に使用し、さまざまな機能を試し、開発ワークフローに深く組み込むことで、その全ポテンシャルを最大限に引き出すことができます。
LangSmithは常に進化しているため、最新の機能やベストプラクティスについて最新情報を入手するようにしてください。LangSmithコミュニティと交流し、フォーラムに参加し、サポートへの連絡を躊躇しないでください。練習と探索を重ねることで、LangSmithのフルパワーを活用して、ユーザーの期待を満たす最先端のLLMアプリケーションを作成できるようになります。
