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Turn Flagged Traces Into a Dataset in 3 Minutes with the LangSmith CLI
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TL;DR · AI 摘要
LangSmith CLI配合编码代理可在3分钟内将标记的跟踪数据转换为结构化数据集，提升错误分析效率。
核心要点
- 使用LangSmith CLI可在3分钟内提取50条标记的跟踪数据
- 编码代理能自动分类错误类型，如'flawed plan'占比最高
- LangChain的'perceived error'评估器可识别6类代理错误
结构提纲
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- §引言
介绍LangChain客服代理每天处理数千对话的痛点及解决方案
- ·核心机制
通过'perceived error'评估器识别对话中的代理错误
演示使用LangSmith CLI提取标记数据并生成数据集的3步操作
定义6类代理错误类型并展示分类统计结果
- ›案例分析
50条数据集中76%被归类为'flawed plan'错误
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
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- LangSmith CLI数据集生成
- 工具使用
- CLI命令行操作
- 编码代理集成
- 错误分类
- perceived error评估
- 6类错误类型
- 结果分析
- 50条数据集
- flawed plan占比76%
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
使用LangSmith CLI可在3分钟内提取标记的跟踪数据
编码代理自动分类错误类型，'flawed plan'占比达76%
LangChain的'perceived error'评估器可检测6类代理错误
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