LangSmith 集成 OpenTelemetry 以增强可观测性

据LangChain称，著名的人工智能应用监控平台LangSmith已宣布与OpenTelemetry集成，增强其分布式跟踪和可观察性的能力。这种集成允许 LangSmith 提取 OpenTelemetry 格式的跟踪，为开发人员提供应用程序性能的全面视图。

OpenTelemetry 集成详细信息

OpenTelemetry 是分布式跟踪和可观察性的开放标准，支持多种编程语言、框架和监控工具。这种集成意味着 LangSmith 的 API 层现在可以直接接受 OpenTelemetry 跟踪。开发人员可以将任何受支持的 OpenTelemetry 导出器指向 LangSmith OTEL 端点，确保其跟踪在 LangSmith 内被摄取和访问。此设置提供了应用程序性能的统一视图，将 LLM 监控与系统遥测相结合。

语义约定和支持的格式

OpenTelemetry 定义了各种用例的语义约定，包括数据库、消息传递系统以及 HTTP 或 gRPC 等协议。 LangSmith 特别关注生成式人工智能的惯例，这是一个现有标准很少的发展中领域。目前，LangSmith 支持 OpenLLMetry 格式的跟踪，这有助于对不同的 LLM 模型、向量数据库和通用框架进行开箱即用的检测。未来的计划包括支持其他语义约定的发展。

OpenTelemetry 入门

要利用此新功能，开发人员可以从基于 OpenTelemetry 的客户端开始，例如 OpenTelemetry Python 客户端。通过安装必要的依赖项并配置环境变量，开发人员可以开始跟踪他们的应用程序。 LangSmith 仪表板将显示这些跟踪，提供对应用程序性能的深入了解。

其他 SDK 集成

LangSmith 还支持与其他 SDK 集成，例如 Traceloop 和 Vercel AI SDK。这些集成允许开发人员使用各种 SDK 发送跟踪数据，从而提供与不同 AI 模型和框架的灵活性和兼容性。例如，Traceloop SDK 支持广泛的集成，Vercel AI SDK 提供由 LangSmith 库定义的客户端跟踪导出器。

这些进步使 LangSmith 成为寻求人工智能应用中全面可观测性和性能监控的开发人员的强大解决方案，利用 OpenTelemetry 的功能提供系统操作的详细集成视图。

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