运行
一个 run 代表您 LLM 应用程序中单个工作单元或操作的跨度。这可以是从对 LLM 或链的单次调用，到提示格式化调用，再到可运行的 lambda 调用。如果您熟悉 OpenTelemetry，您可以将 run 视为一个跨度。
跟踪
一个 trace 是单个操作的运行集合。例如，如果您有一个用户请求触发了链，并且该链调用了一个LLM，然后是输出解析器，等等，所有这些运行都将属于同一个trace。如果您熟悉 OpenTelemetry，您可以将LangSmith trace视为一系列span的集合。运行通过唯一的trace ID与trace绑定。
线程
线程 是表示单个对话的一系列痕迹。许多大型语言模型（LLM）应用都拥有类似聊天机器人的界面，用户与LLM应用进行多轮对话。对话中的每一轮都由其自身的痕迹表示，但这些痕迹通过属于同一线程而相互连接。线程中最新的痕迹是最新的一次消息交换。 要将跟踪信息分组到线程中，您需要传递一个特殊的元数据键（session_id、thread_id 或 conversation_id），并带有唯一标识符值，以将跟踪信息链接在一起。
学习如何配置线程。
项目
一个 项目 是一组痕迹的集合。您可以将项目视为一个容器，用于存放与单个应用程序或服务相关的所有痕迹。您可以拥有多个项目，并且每个项目可以包含多个痕迹。
反馈
反馈 允许您根据某些标准对单个运行进行评分。每个反馈条目由一个反馈标签和反馈评分组成，并通过唯一的运行ID与运行绑定。反馈可以是连续的或离散的（分类的），并且您可以在组织内部的不同运行中重复使用反馈标签。 您可以通过多种方式收集运行反馈： 要了解有关如何在应用程序中存储反馈的更多信息，请参阅反馈数据格式指南。
标签
标签是可附加到运行上的字符串集合。您可以在LangSmith UI中使用标签执行以下操作：- 对运行进行分类，以便于搜索。
- 过滤运行。
- 将运行分组以进行分析。
元数据
_Metadata_ 是一组键值对，您可以将其附加到运行中。您可以使用元数据来存储有关运行的额外信息，例如生成运行的应用的版本、生成运行的环境，或您希望与运行关联的任何其他信息。类似于标签，您可以使用元数据在 LangSmith UI 中过滤运行或将运行分组进行分析。
学习如何将元数据添加到您的跟踪记录。
数据存储和保留
对于2024年5月22日（星期三）或之后摄取的跟踪数据，LangSmith（SaaS）将保留跟踪数据，最长可达跟踪数据被插入LangSmith跟踪数据库的日期和时间之后的400天。 经过400天后，LangSmith中相关的痕迹将被永久删除，同时保留有限量的元数据，用于展示准确的统计数据，例如历史使用情况和成本。如果您希望将跟踪数据保留超过数据保留期，可以将它添加到数据集中。一个 数据集 允许您存储跟踪的输入和输出（例如，作为一个键值数据集），并且将永久保留，即使跟踪被删除后也是如此。
从LangSmith中删除痕迹
如果您需要在LangSmith到期之前删除一个痕迹，您可以通过删除包含该痕迹的项目来实现。 您可以采用以下任一方式删除项目：- 在 LangSmith UI 中，选择项目溢出菜单中的 删除 选项。
- 使用
delete_tracer_sessionsAPI 端点 - 使用 LangSmith SDK 中的
delete_project()(Python) 或deleteProject()(JS/TS)。