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LangSmith 允许您为数据集模式中的字段附加转换，这些转换会在数据添加到数据集之前应用于您的数据，无论是通过 UI、API 还是运行规则。 结合 LangSmith 的预构建 JSON 模式类型，这些转换允许您在将数据保存到数据集之前轻松进行预处理。

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转换类型

转换类型目标类型功能
remove_system_messagesArray[Message]过滤消息列表以移除任何系统消息。
convert_to_openai_messageMessage Array[Message]使用 langchain 的 convert_to_openai_messages 将任何传入数据从 LangChain 的内部序列化格式转换为 OpenAI 的标准消息格式。如果目标字段被标记为必需，并且在输入时未找到匹配的消息，它将尝试从几种知名的 LangSmith 追踪格式（例如，任何已追踪的 LangChain BaseChatModel 运行或来自 LangSmith OpenAI 包装器 的已追踪运行）中提取消息（或消息列表），并移除包含该消息的原始键。
convert_to_openai_toolArray[Tool] 仅在输入字典的顶级字段上可用。使用 langchain 的 convert_to_openai_tool 将任何传入数据转换为 OpenAI 标准工具格式。如果存在/未在指定键找到工具，它将从运行的调用参数中提取工具定义。这很有用，因为 LangChain 聊天模型将工具定义追踪到运行的 extra.invocation_params 字段，而不是输入。
remove_extra_fieldsObject移除此目标对象模式中未定义的任何字段。

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聊天模型预构建模式

转换的主要用例是简化将生产追踪收集到数据集中的过程，使其格式可以在不同模型提供商之间标准化，用于下游评估/少样本提示等。 为了简化我们最终用户的转换设置，LangSmith 提供了一个预定义模式，它将执行以下操作：
  • 从您收集的运行中提取消息，并将其转换为 OpenAI 标准格式，这使得它们与所有 LangChain 聊天模型和大多数模型提供商的 SDK 兼容，可用于下游评估和实验
  • 提取您的 LLM 使用的任何工具，并将其添加到您的示例输入中，以便在下游评估中用于可重现性
希望迭代其系统提示的用户在使用我们的聊天模型模式时，通常也会在输入消息上添加“移除系统消息”转换，这将阻止您将系统提示保存到数据集。

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兼容性

LLM 运行收集模式旨在从 LangChain BaseChatModel 运行或来自 LangSmith OpenAI 包装器 的已追踪运行中收集数据。 如果您正在追踪的 LLM 运行不兼容，请通过 support.langchain.com 联系支持团队，我们可以扩展支持。 如果您想对其他类型的运行应用转换（例如，使用消息历史表示 LangGraph 状态），请直接定义您的模式并手动添加相关转换。

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启用

当从追踪项目或标注队列向数据集添加运行时，如果它具有 LLM 运行类型，我们将默认应用聊天模型模式。 有关新数据集的启用，请参阅我们的数据集管理操作指南。

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规范

有关预构建模式的完整 API 规范，请参阅以下部分：

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输入模式

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "messages": {
      "type": "array",
      "items": {
        "$ref": "https://api.smith.langchain.com/public/schemas/v1/message.json"
      }
    },
    "tools": {
      "type": "array",
      "items": {
        "$ref": "https://api.smith.langchain.com/public/schemas/v1/tooldef.json"
      }
    }
  },
  "required": ["messages"]
}

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输出模式

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "message": {
      "$ref": "https://api.smith.langchain.com/public/schemas/v1/message.json"
    }
  },
  "required": ["message"]
}

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转换

转换如下所示： 
[
  {
    "path": ["inputs"],
    "transformation_type": "remove_extra_fields"
  },
  {
    "path": ["inputs", "messages"],
    "transformation_type": "convert_to_openai_message"
  },
  {
    "path": ["inputs", "tools"],
    "transformation_type": "convert_to_openai_tool"
  },
  {
    "path": ["outputs"],
    "transformation_type": "remove_extra_fields"
  },
  {
    "path": ["outputs", "message"],
    "transformation_type": "convert_to_openai_message"
  }
]
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