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LangChain. Le cofondateur de LangChain propose une visite guidée d’une trace LLM, d’un projet et d’un jeu de données — coût des tokens, latence, taux d’erreur, agrégation des retours et exploration du span d’une seule étape de récupération. C’est l’équivalent visuel le plus proche de ce que décrit l’article lorsqu’il affirme que « chaque appel est un span » et explique pourquoi les traces structurées sont supérieures aux simples journaux produits par des instructions d’affichage.
Note d’AI Expert
Il s’agit d’une présentation de fournisseur. Regardez-la pour ses concepts de trace, de projet et de jeu de données, pas pour son argumentaire produit ; l’idée « chaque appel est un span » s’applique à toute pile de traçage.
Ce que vous en retirerez
Naviguer parmi les traces, les projets et les jeux de données dans LangSmith, puis lire le coût des tokens, la latence, le taux d’erreur et le détail de chaque span.
À voir ou à connaître au préalable
Connaître les bases des appels aux API de LLM ; il n’est pas nécessaire d’utiliser LangChain pour comprendre les concepts de traçage.
Dernière révision : 18 mai 2026
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