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LangSmithを10分で学ぶ

9 分上級者構築者LangChainビジネス向けAI

LangChain. LangChainの共同創業者が、LLMのトレース、プロジェクト、データセットを案内します。トークンコスト、レイテンシー、エラー率、フィードバックの集約、単一の検索ステップのスパンを掘り下げる方法を扱います。「すべての呼び出しが1つのスパンである」という記事の説明と、構造化トレースがprint文によるログより優れている理由を、視覚的に最も近い形で確認できます。

AI Expertの注記

ベンダーによる解説です。製品の宣伝ではなく、トレース、プロジェクト、データセットの概念に注目してください。「すべての呼び出しが1つのスパンである」という考え方は、どのトレース基盤にも応用できます。

このセクションから得られるもの

LangSmithでトレース、プロジェクト、データセットを操作し、トークンコスト、レイテンシー、エラー率、スパンごとの詳細を読み取れます。

視聴または事前に知っておくべきもの

LLM API呼び出しの基礎知識。トレースの概念を理解するためにLangChainの利用経験は必要ありません。

最終確認日：2026年5月18日

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