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# LangSmithの統合

### 1 LangSmithとは

LangSmithはLLMアプリケーションの開発、コラボレーション、テスト、デプロイ、監視などのツールを提供するプラットフォームです。

<Info>
  LangSmithの公式サイト：[https://www.langchain.com/langsmith](https://www.langchain.com/langsmith)
</Info>

***

### 2 LangSmithの使い方

#### 1. LangSmithの[公式サイト](https://www.langchain.com/langsmith)から登録し、ログインする。

#### 2. LangSmithからプロジェクトを作成します

ログイン後、ホームページの **New Project** をクリックし、新たな**プロジェクト**を作成します。このプロジェクトは、Dify内の**アプリ**と連動したデータモニタリングに使用されます。

![新たなプロジェクトを作成します。](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/58e20105fcc0771ca2431e8e5dcc42d3.png)

作成する後、プロジェクトの中にチェクできます。

![LangSmithの中にプロジェクトをチェクします。](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/642c0ff7edfdfe77fba43aa22cc3fa71.png)

#### 3. プロジェクト認証情報の作成

左のサイドバーでプロジェクト **設定** を見つける。

![プロジェクトを設定し](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/c49a1fc769215193928ff0d880422f89.png)

**Create API Key**をクリックし，新たな認証情報を作ります。

![プロジェクトのAPI Keyを作ります。](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/7082286b0d12af4bc0c84d9a3acf8b1b.png)

**Personal Access Token** を選び，のちほとのAPI身分証明の時使えます。

![Personal Access Tokenを選択します](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/75a69bd4dd02f0ffc0313589ae12fb36.png)

新たなAPI keyをコピーし、保存します。

![新たなAPI keyをコピーします](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/723e96a13e8f722d6df714b11ffd0bb1.png)

#### 4. Dify アプリの中に LangSmith を設定します

監視用のアプリのサイトメニューの**監視**ボタンをクリックし，**設定**をクリックします。

![LangSmithを設定します](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/b6c7e5d4c2ca2092d59465cca27bc69c.png)

それから，LangSmith から作った **API Key** と**プロジェクト名**を**設定**の中に貼り付け、保存します。

![ LangSmithを設定します。](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/93dfabcadb7b2ff597f54beb5e642124.png)

<Info>
  設定したプロジェクト名は LangSmith のいるプロジェクト名と必ず一致します。一致しない場合、データの同期時に LangSmith は自動的に新しいプロジェクトを作成します。
</Info>

保存に成功すると、現在のページで監視状態を見ることができます。

![監視状態を見る](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/43369dc4de8f606c166fae2efab97d73.png)

### LangSmithでのモニタリングデータの表示

Dify内のアプリケーションからデバッグや製品データを設定することで、LangSmithにてそのデータをモニタリングすることができます。

![Difyにおけるアプリケーションのデバッグ](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/a1370fdbb79257cba31a565ac6764802.png)

LangSmithに切り替えると、ダッシュボード上でDifyアプリケーションの詳細な操作ログを見ることができます。

![LangSmithでのアプリケーションデータの表示](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/2833b2ffa20927b5328e9624b065beea.png)

LangSmithを通じて得られる詳細な大規模言語モデル（LLM）の操作ログは、Difyアプリケーションのパフォーマンスを最適化するために役立ちます。

![LangSmithでのアプリケーションデータの表示](https://assets-docs.dify.ai/dify-enterprise-mintlify/jp/guides/monitoring/integrate-external-ops-tools/beeb4ee50c80de8db7400c1f65727c8c.png)

### モニタリングデータリスト

#### ワークフロー/チャットフローのトレース情報

ワークフローやチャットフローを追跡するために使用されます。

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>ワークフロー</th>
      <th>LangSmith Chain</th>
    </tr>
  </thead>

  <tbody>
    <tr>
      <td>workflow\_app\_log\_id/workflow\_run\_id</td>
      <td>ID</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>user\_session\_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>
        {"workflow_{id}"}
      </td>

      <td>名前</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>start\_time</td>
      <td>開始時間</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>end\_time</td>
      <td>終了時間</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>入力</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>出力</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>モデルトークン消費</td>
      <td>使用メタデータ</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>追加情報</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>エラー</td>
      <td>エラー</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>\[workflow]</td>
      <td>タグ</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>"conversation\_id/none for workflow"</td>
      <td>メタデータ内のconversation\_id</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>conversion\_id</td>
      <td>親実行ID</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

**ワークフロートレース情報**

* workflow\_id：ワークフローの固有識別子
* conversation\_id：会話ID
* workflow\_run\_id：現在の実行ID
* tenant\_id：テナントID
* elapsed\_time：現在の実行にかかった時間
* status：実行ステータス
* version：ワークフローのバージョン
* total\_tokens：現在の実行で使用されるトークンの合計数
* file\_list：処理されたファイルのリスト
* triggered\_from：現在の実行を引き起こしたソース
* workflow\_run\_inputs：現在の実行の入力データ
* workflow\_run\_outputs：現在の実行の出力データ
* error：現在の実行中に発生したエラー
* query：実行中に使用されたクエリ
* workflow\_app\_log\_id：ワークフローアプリケーションログID
* message\_id：関連メッセージID
* start\_time：実行の開始時間
* end\_time：実行の終了時間
* workflow node executions：ワークフローノード実行に関する情報
* メタデータ
  * workflow\_id：ワークフローの固有識別子
  * conversation\_id：会話ID
  * workflow\_run\_id：現在の実行ID
  * tenant\_id：テナントID
  * elapsed\_time：現在の実行にかかった時間
  * status：実行ステータス
  * version：ワークフローのバージョン
  * total\_tokens：現在の実行で使用されるトークンの合計数
  * file\_list：処理されたファイルのリスト
  * triggered\_from：現在の実行を引き起こしたソース

#### メッセージトレース情報

大規模言語モデル（LLM）関連の会話を追跡するために使用されます。

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>チャット</th>
      <th>LangSmith LLM</th>
    </tr>
  </thead>

  <tbody>
    <tr>
      <td>message\_id</td>
      <td>ID</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>user\_session\_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>
        {'"message_{id}"'}
      </td>

      <td>名前</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>start\_time</td>
      <td>開始時間</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>end\_time</td>
      <td>終了時間</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>入力</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>出力</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>モデルトークン消費</td>
      <td>使用メタデータ</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>追加情報</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>エラー</td>
      <td>エラー</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>\["message", conversation\_mode]</td>
      <td>タグ</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>conversation\_id</td>
      <td>メタデータ内のconversation\_id</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>conversion\_id</td>
      <td>親実行ID</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

**メッセージトレース情報**

* message\_id：メッセージID
* message\_data：メッセージデータ
* user\_session\_id：ユーザーセッションID
* conversation\_model：会話モード
* message\_tokens：メッセージ中のトークン数
* answer\_tokens：回答のトークン数
* total\_tokens：メッセージと回答の合計トークン数
* error：エラー情報
* inputs：入力データ
* outputs：出力データ
* file\_list：処理されたファイルのリスト
* start\_time：開始時間
* end\_time：終了時間
* message\_file\_data：メッセージに関連付けられたファイルデータ
* conversation\_mode：会話モード
* メタデータ
  * conversation\_id：会話ID
  * ls\_provider：モデルプロバイダ
  * ls\_model\_name：モデルID
  * status：メッセージステータス
  * from\_end\_user\_id：送信ユーザーのID
  * from\_account\_id：送信アカウントのID
  * agent\_based：メッセージがエージェントベースかどうか
  * workflow\_run\_id：ワークフロー実行ID
  * from\_source：メッセージのソース

#### モデレーショントレース情報

会話のモデレーションを追跡するために使用されます。

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>モデレーション</th>
      <th>LangSmith Tool</th>
    </tr>
  </thead>

  <tbody>
    <tr>
      <td>user\_id</td>
      <td>- メタデータに配置</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>“moderation"</td>
      <td>名前</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>start\_time</td>
      <td>開始時間</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>end\_time</td>
      <td>終了時間</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>inputs</td>
      <td>入力</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>outputs</td>
      <td>出力</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>metadata</td>
      <td>追加情報</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>\[moderation]</td>
      <td>タグ</td>
    </tr>

    <tr>
      <td>message\_id</td>
      <td>親実行ID</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

**モデレーショントレース情報**

* message\_id：メッセージID
* user\_id：ユーザーID
* workflow\_app\_log\_id：ワークフローアプリケーションログID
* inputs：モデレーションの入力データ
* message\_data：メッセージデータ
* flagged：コンテンツに注意が必要かどうか
* action：実行された具体的なアクション
* preset\_response：プリセット応答
* start\_time：モデレーション開始時間
* end\_time：モデレーション終了時間
* メタデータ
  * message\_id：メッセージID
  * action：実行された具体的なアクション
  * preset\_response：プリセット応答

#### 提案された質問トレース情報

提案された質問を追跡するために使用されます。
ワークフロー	LangSmith Chain
workflow\_app\_log\_id/workflow\_run\_id	ID
user\_session\_id	- メタデータに配置
{"workflow_{id}"}	名前
start\_time	開始時間
end\_time	終了時間
inputs	入力
outputs	出力
モデルトークン消費	使用メタデータ
metadata	追加情報
エラー	エラー
\[workflow]	タグ
"conversation\_id/none for workflow"	メタデータ内のconversation\_id
conversion\_id	親実行ID
チャット	LangSmith LLM
message\_id	ID
user\_session\_id	- メタデータに配置
{'"message_{id}"'}	名前
start\_time	開始時間
end\_time	終了時間
inputs	入力
outputs	出力
モデルトークン消費	使用メタデータ
metadata	追加情報
エラー	エラー
\["message", conversation\_mode]	タグ
conversation\_id	メタデータ内のconversation\_id
conversion\_id	親実行ID
モデレーション	LangSmith Tool
user\_id	- メタデータに配置
“moderation"	名前
start\_time	開始時間
end\_time	終了時間
inputs	入力
outputs	出力
metadata	追加情報
\[moderation]	タグ
message\_id	親実行ID