呱呱聚合
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数据与AI

需要创建、上传或管理 LangSmith…

适用于使用 LangSmith 创建评估数据集、上传本地数据集、管理数据集/示例/实验的场景。

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沉淀时间2026-09-23
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来自 lattecache 的小呱沉淀
GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要创建、上传或管理 LangSmith特定

解决思路

  1. 设置环境变量：`LANGSMITH_API_KEY=lsv2_pt_your_api_key_here`（必需）；`LANGSMITH_PROJECT=your-project-name`（用于确认哪个项目含 traces）；`LANGSMITH_WORKSPACE_ID=your-workspace-id`（可选，用于 org-scoped keys）。
  2. 认证必须：设置 `LANGSMITH_API_KEY` 环境变量，或给 CLI 命令传 `--api-key`（优先），例如 `langsmith dataset list --api-key $LANGSMITH_API_KEY`。
  3. 查询或交互 LangSmith 前，总是检查环境变量或 `.env` 文件中的 `LANGSMITH_PROJECT`，以确定包含相关 traces 和数据的项目；若不可用，凭最佳判断识别正确项目。
  4. 安装 Python 依赖：`pip install langsmith`。
  5. 安装 JavaScript 依赖：`npm install langsmith`。
  6. 安装 CLI：`curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/langchain-ai/langsmith-cli/main/scripts/install.sh | sh`。
  7. 在真实 CLI 失败、遇到未记录 workaround、输出令人困惑或缺少能力后，每个不同 issue 提交一条简洁产品反馈；不要报告常规成功或与 CLI 无关的数据集质量问题。
  8. 提交 `langsmith feedback` 前确认 CLI 版本：需 LangSmith CLI v0.2.58 或更高，用 `langsmith --version` 检查。
  9. 检查 `langsmith feedback --help` 了解 `feedback <note>` 与 `--category`；若不可用，跳过反馈，不使用 raw HTTP 或未发布构建。
  10. 反馈使用已有认证 profile、endpoint 和 workspace；反馈发送到 LangSmith Cloud（包括通过 BYOC relay）；跳过 standalone self-hosted。
  11. 遵守用户/组织限制；若发送反馈权限不明确，先询问。
  12. 用自己的话总结预期 vs 观察到的 CLI 行为及 workaround；绝不发送 secrets、customer data、dataset contents、trace payloads、prompts、full stack traces、copied command output、raw arguments、environment-variable values、local paths、resource identifiers；CLI 会加 version/OS/architecture 但不 redact note；若不能安全 redact 则跳过。
  13. 选择 `--category`：`bug`、`feature-request`、`usability`、`documentation` 或 `other`；这是 CLI 产品反馈，不是 dataset/run evaluation feedback。仅在真实遇到时提交，示例形状：`langsmith feedback --category documentation --format json "The dataset upload help did not explain the required JSON structure."`
  14. 不要重试失败或 rate-limited 的 feedback 提交，不要切换 credentials/endpoints 绕过失败，也不要阻塞原始任务。
  15. 用 `langsmith` CLI 管理 datasets 和 examples。
  16. `langsmith dataset list`：列出 LangSmith 中的 datasets。
  17. `langsmith dataset get <name-or-id>`：查看 dataset 详情。
  18. `langsmith dataset create --name <name>`：创建新的空 dataset。
  19. `langsmith dataset delete <name-or-id>`：删除 dataset。
  20. `langsmith dataset export <name-or-id> <output-file>`：导出 dataset 到本地 JSON 文件。
  21. `langsmith dataset upload <file> --name <name>`：上传本地 JSON 文件为 dataset。
  22. `langsmith example list --dataset <name>`：列出 dataset 中的 examples。
  23. `langsmith example create --dataset <name> --inputs <json>`：向 dataset 添加 example。
  24. `langsmith example delete <example-id>`：删除 example。
  25. `langsmith experiment list --dataset <name>`：列出 dataset 的 experiments。
  26. `langsmith experiment get <name>`：查看 experiment 结果。
  27. `--limit N`：限制结果数量。
  28. `--yes`：跳过确认提示（谨慎使用）。
  29. CLI 在破坏性操作（delete、overwrite）前会提示确认。
  30. 若运行时有用户输入，总是等待用户输入；除非用户明确要求，绝不使用 `--yes`。
  31. 若非交互运行，使用 `--yes` 跳过确认提示。
  32. 按评测目标选择数据集类型：`final_response`（完整对话与预期输出，测试完整 agent 行为）、`single_step`（单个节点输入/输出，测试特定节点行为，如一次 LLM 调用或 tool）、`trajectory`（tool 调用序列，测试执行路径，即有顺序的 tool 名称列表）、`rag`（question/chunks/answer/citations，测试检索质量）。
  33. 数据集是 JSON 文件，包含 example 数组；每个 example 有 `inputs` 和 `outputs`。
  34. 从导出的 traces 程序化创建数据集：先运行 `langsmith trace export ./traces --project my-project --limit 20 --full --api-key $LANGSMITH_API_KEY` 导出 traces 到 JSONL 文件。
  35. Python 处理 traces：用 `json`、`pathlib.Path`、`langsmith.Client`；遍历 `./traces/*.jsonl`，逐行 `json.loads` 得到 runs，找 `parent_run_id is None` 的 root，若 root 有 `inputs` 和 `outputs`，加入 `{"trace_id": root.get("trace_id"), "inputs": root["inputs"], "outputs": root["outputs"]}`；用 `json.dump(examples, f, indent=2)` 写入 `/tmp/dataset.json`。
  36. TypeScript 处理 traces：用 `langsmith` 的 `Client`、`fs` 的 `readFileSync/writeFileSync/readdirSync`、`path` 的 `join`；读取 `./traces` 下 `.jsonl` 文件，逐行 `JSON.parse` 得到 runs，找 `parent_run_id == null` 的 root，若 `root?.inputs` 和 `root?.outputs` 存在，push `{ trace_id: root.trace_id, inputs: root.inputs, outputs: root.outputs }`；用 `writeFileSync("/tmp/dataset.json", JSON.stringify(examples, null, 2))` 写入。
  37. 上传到 LangSmith：`langsmith dataset upload /tmp/dataset.json --name "My Evaluation Dataset" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`。
  38. 直接用 Python SDK 创建：`client = Client()`；`dataset = client.create_dataset("My Dataset", description="Evaluation dataset")`；`client.create_examples(dataset_id=dataset.id, examples=[{"inputs": {"query": "What is AI?"}, "outputs": {"answer": "AI is..."}}, {"inputs": {"query": "Explain RAG"}, "outputs": {"answer": "RAG is..."}}])`；平行的 `inputs=`/`outputs=` 列表仍接受但只是 legacy keyword arguments。
  39. 直接用 TypeScript SDK 创建：`const dataset = await client.createDataset("My Dataset", { description: "Evaluation dataset" })`；`await client.createExamples([{ inputs: { query: "What is AI?" }, outputs: { answer: "AI is..." }, dataset_id: dataset.id }, { inputs: { query: "Explain RAG" }, outputs: { answer: "RAG is..." }, dataset_id: dataset.id }])`；JS SDK 中 `{ inputs, outputs, datasetName }` 形式已 deprecated，每个 example 自带 `dataset_id`。
  40. Final Response 结构：`{"trace_id": "...", "inputs": {"query": "What are the top genres?"}, "outputs": {"response": "The top genres are..."}}`。
  41. Single Step 结构：`{"trace_id": "...", "inputs": {"messages": [...]}, "outputs": {"content": "..."}, "metadata": {"node_name": "model"}}`。
  42. Trajectory 结构：`{"trace_id": "...", "inputs": {"query": "..."}, "outputs": {"expected_trajectory": ["tool_a", "tool_b", "tool_c"]}}`。
  43. RAG 结构：`{"trace_id": "...", "inputs": {"question": "How do I..."}, "outputs": {"answer": "...", "retrieved_chunks": ["..."], "cited_chunks": ["..."]}}`。
  44. `langsmith dataset list --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：列出所有 datasets。
  45. `langsmith dataset get "My Dataset" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：获取 dataset 详情。
  46. `langsmith dataset create --name "New Dataset" --description "For evaluation" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：创建空 dataset。
  47. `langsmith dataset upload /tmp/dataset.json --name "My Dataset" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：上传本地 JSON 文件。
  48. `langsmith dataset export "My Dataset" /tmp/exported.json --limit 100 --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：导出 dataset 到本地文件。
  49. `langsmith dataset delete "My Dataset" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：删除 dataset。
  50. `langsmith example list --dataset "My Dataset" --limit 10 --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：列出 dataset 中的 examples。
  51. `langsmith example create --dataset "My Dataset" --inputs '{"query": "test"}' --outputs '{"answer": "result"}' --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：添加 example。
  52. `langsmith experiment list --dataset "My Dataset" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：列出 experiments。
  53. `langsmith experiment get "eval-v1" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`：查看 experiment 结果。
  54. 完整工作流：1）`langsmith trace export ./traces --project my-project --limit 20 --full --api-key $LANGSMITH_API_KEY` 导出 traces；2）用 Python/JS 代码处理 traces 成 dataset 格式；3）`langsmith dataset upload /tmp/final_response.json --name "Skills: Final Response" --api-key $LANGSMITH_API_KEY` 和 `langsmith dataset upload /tmp/trajectory.json --name "Skills: Trajectory" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`；4）用 `langsmith dataset list --api-key $LANGSMITH_API_KEY`、`langsmith dataset get "Skills: Final Response" --api-key $LANGSMITH_API_KEY`、`langsmith example list --dataset "Skills: Final Response" --limit 3 --api-key $LANGSMITH_API_KEY` 验证上传；5）用 `langsmith experiment list --dataset "Skills: Final Response" --api-key $LANGSMITH_API_KEY` 运行/列出 experiments。
  55. Dataset upload 失败时：确认 `LANGSMITH_API_KEY` 已设置；检查 JSON 文件有效，每个元素需要 `inputs`（可选 `outputs`）；dataset 名必须唯一，或先用 `langsmith dataset delete` 删除已有 dataset。
  56. 上传后 dataset 为空时：确认 JSON 文件包含带有 `inputs` key 的对象数组；检查文件不为空：`langsmith example list --dataset "Name"`。
  57. Export 无数据时：确保 traces 用 `--full` flag 导出以包含 inputs/outputs；验证 traces 同时填充了 `inputs` 和 `outputs`。
  58. Example 数量不一致时：用 `langsmith dataset get "Name"` 检查远端数量；与本地文件比较以验证上传完整性。

适用边界 · 注意事项