LangSmith 可观测性

LangSmith 可观测性为您提供了对 LLM 应用程序的全面可见性：从单个跟踪轨迹到整个生产环境的性能指标。

LangSmith 兼容多种框架和提供商。浏览可用集成以连接您的技术栈，包括 OpenAI、Anthropic、CrewAI、Vercel AI SDK、Pydantic AI 等。

快速开始

创建账户

在 smith.langchain.com 上注册（无需信用卡）。你可以使用 Google、GitHub 或邮箱登录。

创建API密钥

前往你的设置页面 → API Keys → Create API Key。复制密钥并安全保存。

您的账户和 API 密钥准备就绪后，即可设置追踪：

设置追踪

通过环境变量、框架集成或 SDK，几分钟内即可为您的应用添加追踪功能。

追踪 RAG 应用

按照分步教程，从头到尾完成对一个检索增强生成应用的检测。

调查与监控

查看跟踪轨迹

通过界面或 API 过滤、导出、分享和比较跟踪轨迹。

监控性能

构建仪表板并设置警报，以追踪质量并尽早发现问题。

配置自动化

使用规则、Webhook 和在线评估来自动化工作流程。

收集反馈

通过队列或内联注释来标注输出并收集用户反馈。

使用 Engine 发现并修复失败

通过 LangSmith Engine 自动检测跟踪轨迹中的重复问题，诊断其根本原因，并加以解决。

有关术语和核心概念，请参考可观测性概念。关于跟踪轨迹的定价、保留期限和限制，请参阅用量与计费。

To set up a LangSmith instance, visit the Platform setup section to choose between cloud, hybrid, or self-hosted. All options include observability, evaluation, prompt engineering, and deployment.