LangSmith 允许您在数据集模式中的字段上附加转换，这些转换会在数据添加到数据集之前应用于数据，无论数据是来自 UI、API 还是运行规则。

结合 LangSmith 预构建的 JSON 模式类型，这些功能使您能够在将数据保存到数据集之前轻松进行预处理。

转换类型

转换类型	目标类型	功能说明
remove_system_messages	Array[Message]	过滤消息列表，移除所有系统消息。
convert_to_openai_message	Message Array[Message]	使用 langchain 的 convert_to_openai_messages 将任何传入数据从 LangChain 的内部序列化格式转换为 OpenAI 的标准消息格式。如果目标字段标记为必需，并且在输入时未找到匹配的消息，它将尝试从几种常见的 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。
convert_to_openai_tool	Array[Tool] 仅适用于 inputs 字典中的顶层字段。	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 / 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 inputs。
remove_extra_fields	Object	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数据收集到数据集的过程，格式可以跨模型提供商标准化，以便在下游用于评估 / 少样本提示等。

为了简化最终用户的转换设置，LangSmith 提供了一个预定义模式，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 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。
• 提取您的 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复现性。

兼容性

LLM 运行收集模式旨在收集来自 LangChain BaseChatModel 运行或来自 LangSmith OpenAI 包装器 的追踪运行的数据。

如果您追踪的 LLM 运行不兼容，请通过 support.langchain.com 联系支持人员，我们可以扩展支持。

如果您想对其他类型的运行应用转换（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

当从追踪项目或标注队列向数据集添加运行时，如果它具有 LLM 运行类型，我们将默认应用聊天模型模式。

关于新数据集的启用，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"
  }
]