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LangSmith는 데이터 일관성을 보장하고 예제가 평가 실행과 같은 다운스트림 처리에 적합한 형식인지 확인하기 위해 데이터셋 스키마의 입력 및 출력에 스키마를 설정할 것을 권장합니다. LLM 워크플로우를 더 잘 지원하기 위해 LangSmith는 몇 가지 사전 정의된 타입을 지원합니다. 이러한 스키마는 LangSmith API에서 공개적으로 호스팅되며, JSON Schema 참조를 사용하여 데이터셋 스키마에서 정의할 수 있습니다. 사용 가능한 스키마 테이블은 아래에서 확인할 수 있습니다.
타입JSON Schema 참조 링크사용법
Messagehttps://api.smith.langchain.com/public/schemas/v1/message.jsonOpenAI 표준 형식을 따르는 챗 모델로 전송되는 메시지를 나타냅니다.
Toolhttps://api.smith.langchain.com/public/schemas/v1/tooldef.jsonOpenAI의 JSON Schema 기반 함수 형식으로 정의된 함수 호출용 챗 모델에서 사용 가능한 도구 정의입니다.
LangSmith를 사용하면 트레이스에서 위의 사전 정의 타입을 수집하여 데이터셋에 추가하는 일련의 변환을 정의할 수 있습니다. 사용 가능한 변환에 대한 자세한 내용은 참조 문서를 확인하세요.
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