数据集转换

LangSmith 允许您将转换应用于数据集架构中的字段，这些转换在数据添加到数据集之前（无论是通过 UI、API 还是运行规则）应用于数据。

结合 LangSmith 的预构建 JSON 模式类型，这些转换使您能够在将数据保存到数据集中之前轻松进行预处理。

转换类型

转换类型	目标类型	功能
移除系统消息	数组[消息]	过滤消息列表以移除任何系统消息。
转换为 OpenAI 消息	消息 数组[消息]	使用 LangChain 的 convert_to_openai_messages 将来自 LangChain 内部序列化格式的任何传入数据转换为 OpenAI 的标准消息格式。 如果目标字段被标记为必需，并且在输入时未找到匹配的消息，它将尝试从几个已知的 LangSmith 追踪格式（例如，任何追踪的 LangChain BaseChatModel 运行或来自 LangSmith OpenAI 包装器的追踪运行）中提取消息（或消息列表），并移除包含该消息的原始键。
转换为 OpenAI 工具	数组[工具] 仅适用于输入字典中的顶级字段。	使用 LangChain 的 convert_to_openai_tool 将任何传入数据转换为 OpenAI 标准工具格式。 如果存在或在指定键处未找到工具，将从运行的调用参数中提取工具定义。这很有用，因为 LangChain 聊天模型将工具定义追踪到运行的 extra.invocation_params 字段而不是输入中。
移除额外字段	对象	移除此目标对象模式中未定义的任何字段。

聊天模型预构建模式

转换的主要用例是简化将生产追踪收集到数据集中，使其格式可在不同模型提供商之间标准化，以便在下游评估/少样本提示等场景中使用。

为了简化终端用户的转换设置，LangSmith 提供了预定义模式，它将执行以下操作：

• 从您收集的运行中提取消息并将其转换为 OpenAI 标准格式，这使得它们与所有 LangChain ChatModel 以及大多数模型提供商的 SDK 兼容，用于下游评估和实验。
• 提取您的 LLM 使用的任何工具，并将其添加到示例输入中，以便在下游评估中用于重现性。

提示

希望迭代其系统提示的用户在使用我们的聊天模型模式时，通常也会在其输入消息上添加“移除系统消息”转换，这将防止您将系统提示保存到数据集中。

兼容性

LLM 运行收集模式旨在从 LangChain BaseChatModel 运行或来自 LangSmith OpenAI 包装器的追踪运行中收集数据。

如果您追踪的 LLM 运行不兼容，请联系 support@langchain.dev，我们可以扩展支持。

如果您想将转换应用于其他类型的运行（例如，用消息历史记录表示 LangGraph 状态），请直接定义您的模式并手动添加相关转换。

启用

将追踪项目或标注队列中的运行添加到数据集时，如果它具有 LLM 运行类型，我们将默认应用聊天模型模式。

有关新数据集的启用，请参阅我们的数据集管理操作指南。

规范

有关预构建模式的完整 API 规范，请参阅以下部分：

输入模式

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "messages": {
      "type": "array",
      "items": {
        "$ref": "https://api.smith.langchain.com/public/schemas/v1/message.json"
      }
    },
    "tools": {
      "type": "array",
      "items": {
        "$ref": "https://api.smith.langchain.com/public/schemas/v1/tooldef.json"
      }
    }
  },
  "required": ["messages"]
}

输出模式

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "message": {
      "$ref": "https://api.smith.langchain.com/public/schemas/v1/message.json"
    }
  },
  "required": ["message"]
}

转换

转换如下所示：

[
  {
    "path": ["inputs"],
    "transformation_type": "remove_extra_fields"
  },
  {
    "path": ["inputs", "messages"],
    "transformation_type": "convert_to_openai_message"
  },
  {
    "path": ["inputs", "tools"],
    "transformation_type": "convert_to_openai_tool"
  },
  {
    "path": ["outputs"],
    "transformation_type": "remove_extra_fields"
  },
  {
    "path": ["outputs", "message"],
    "transformation_type": "convert_to_openai_message"
  }
]