Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://dify-6c0370d8-docs-sync-pr-768.mintlify.app/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
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。LangSmithの公式サイト:https://www.langchain.com/langsmith
2 LangSmithの使い方
1. LangSmithの公式サイトから登録し、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。

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。



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。

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。

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。


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。| 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 |
| 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 |
- 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。| チャット | LangSmith LLM |
|---|---|
| message_id | ID |
| user_session_id | - メタデータに配置 |
| 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 |
- 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。| 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 |
- 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