跳到主要内容
LangSmith 允许您将转换附加到数据集模式中的字段，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）应用于您的数据。 结合 LangSmith 的预置 JSON 模式类型，这些允许您在将数据保存到数据集中之前轻松地对数据进行预处理。

​
转换类型

转换类型目标类型功能
remove_system_messagesArray[Message]过滤消息列表以移除任何系统消息。
convert_to_openai_messageMessage Array[Message]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，并且在进入时没有找到匹配的消息，它将尝试从几个众所周知的 LangSmith 跟踪格式（例如，任何跟踪的 LangChain BaseChatModel 运行或来自 LangSmith OpenAI 包装器的跟踪运行）中提取消息（或消息列表），并移除包含该消息的原始键。
convert_to_openai_toolArray[Tool] 仅在输入字典的顶级字段中可用。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 / 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跟踪到运行的 extra.invocation_params 字段而不是输入。
remove_extra_fieldsObject移除此目标对象模式中未定义的任何字段。

​
聊天模型预置模式

转换的主要用例是简化将生产跟踪收集到数据集中，使其格式标准化，以便在下游的评估/少样本提示等中使用。 为了简化最终用户的转换设置，LangSmith 提供了一个预定义的模式，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，使其与所有 LangChain ChatModels 和大多数模型提供商的 SDK 兼容，以便进行下游评估和实验
  • 提取 LLM 使用的任何工具并将其添加到示例的输入中，以便在下游评估中用于可重现性
当使用我们的聊天模型模式时，希望迭代其系统提示的用户通常还会对其输入消息应用“移除系统消息”转换，这将阻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 包装器的跟踪运行中收集数据。 如果您正在跟踪的 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

将跟踪项目或注释队列中的运行添加到数据集时，如果其 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

有关预置模式的完整 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"
  }
]
在 GitHub 上编辑此页面源文件。
以编程方式连接这些文档到 Claude、VSCode 等，通过 MCP 获取实时答案。
© . This site is unofficial and not affiliated with LangChain, Inc.