إعداد LangSmith والتتبع

LangSmith هي منصة LangChain لتصحيح الأخطاء واختبار ومراقبة تطبيقات LLM. توفر التتبع والتقييم والمراقبة لأي خط أنابيب LLM.

لماذا LangSmith؟

القدرة	الفائدة
التتبع	رؤية كل خطوة من خط أنابيب LLM الخاص بك
تصحيح الأخطاء	إيجاد مكان الخطأ بالضبط
التقييم	قياس الجودة على نطاق واسع
المراقبة	تتبع أداء الإنتاج

التثبيت

pip install -U langsmith openai

إعداد البيئة

عيّن متغيرات البيئة هذه لتفعيل التتبع:

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=your-api-key
export LANGCHAIN_PROJECT=my-project

احصل على مفتاح API الخاص بك من smith.langchain.com.

التتبع الأساسي مع @traceable

مُزخرِف @traceable يسجل استدعاءات الدوال تلقائياً:

from langsmith import traceable
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

@traceable
def answer_question(question: str) -> str:
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.4-mini",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "أنت مساعد مفيد."},
            {"role": "user", "content": question}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

# كل استدعاء يتم تتبعه الآن
result = answer_question("ما هي عاصمة فرنسا؟")

تغليف عميل OpenAI

للتتبع التلقائي لجميع استدعاءات OpenAI:

from langsmith import wrappers
from openai import OpenAI

# غلّف العميل للتتبع التلقائي
client = wrappers.wrap_openai(OpenAI())

# جميع الاستدعاءات تُتتبع تلقائياً الآن
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "مرحباً!"}]
)

هيكل التتبع

كل تتبع يحتوي على:

Run (الأصل)
├── Input: معاملات الدالة
├── Output: القيمة المُرجعة
├── Metadata: التوقيت، التوكنات، معلومات النموذج
└── Child Runs: استدعاءات الدوال المتداخلة

إضافة البيانات الوصفية

أرفق بيانات وصفية مخصصة بالتتبعات:

@traceable(
    run_type="llm",
    metadata={"version": "1.0", "team": "support"}
)
def generate_response(prompt: str) -> str:
    # استدعاء LLM الخاص بك هنا
    pass

عرض التتبعات

في واجهة LangSmith يمكنك:

• رؤية تتبعات التنفيذ الكاملة
• فحص المدخلات والمخرجات في كل خطوة
• عرض تفاصيل زمن الاستجابة
• التصفية حسب المشروع أو الوقت أو البيانات الوصفية

نصيحة: فعّل التتبع في التطوير أولاً. عندما تصبح مرتاحاً، فعّله في الإنتاج للمراقبة الكاملة.

التالي، سنستكشف Insights Agent في LangSmith لاكتشاف الأنماط وأوضاع الفشل في تتبعاتك. :::