使用多模态内容运行评估

LangSmith允许您创建带有文件附件（如图像、音频文件或文档）的数据集示例，并在运行多模态内容评估时，将其用于您的提示词和评估器。虽然您可以通过base64编码将多模态数据包含在示例中，但这种方法效率低下——编码后的数据比原始二进制文件占用更多空间，导致与LangSmith之间的传输速度变慢。使用附件则提供了两个主要优势：

由于更高效的二进制文件传输，上传和下载速度更快。
在LangSmith UI中增强了不同文件类型的可视化效果。

本指南涵盖如何创建带有附件的示例、构建使用这些附件的多模态提示词和评估器，以及运行多模态内容评估——请选择UI或SDK选项卡开始。 选择您偏好的方法：

1. 创建带有附件的示例

您可以通过几种不同的方式将带有附件的示例添加到数据集中。

从现有运行中添加

将运行添加到LangSmith数据集时，附件可以从源运行有选择地传播到目标示例。要了解更多信息，请参阅在应用程序中管理数据集。

从头开始创建

您可以直接从LangSmith UI创建带有附件的示例。点击数据集UI中“示例”选项卡的 + Example 按钮。然后使用“上传文件”按钮上传附件：

上传后，您可以在LangSmith UI中查看带有附件的示例。每个附件都会显示预览，便于检查。带有示例的附件

2. 创建多模态提示词

LangSmith UI允许您在评估多模态模型时，在提示词中包含附件：首先，点击您想要添加多模态内容的消息中的文件图标。然后，为每个示例中要包含的附件添加模板变量。

如果您想包含特定附件，可以使用建议的变量名，例如 {{attachment.file_name}}，这将把附件列表中文件名为 file_name 的文件映射并传递给评估器。
如果您想包含所有附件，请使用 {{attachments}}` 变量。

3. 定义自定义评估器

您可以创建使用数据集示例中多模态内容的评估器。由于您的数据集已经包含带有附件的示例（在步骤1中添加），您可以直接在评估器中引用它们。操作如下：

从数据集页面选择 + Evaluator。
在 模板变量 编辑器中，添加要包含的附件变量：
- 如果您想包含特定附件，可以使用建议的变量名，例如 {{attachment.file_name}}，这将把附件列表中文件名为 file_name 的文件映射并传递给评估器。
- 如果您想包含所有附件，请使用 {{attachments}}` 变量。

然后，评估器可以使用这些附件以及模型的输出来判断质量。例如，您可以创建一个评估器来：

检查图像描述是否与实际图像内容匹配。
验证转录是否准确反映了音频。
验证从PDF中提取的文本是否正确。

您也可以创建仅使用文本的评估器，不使用附件，而是评估模型的文本输出：

OCR → 文本校正：使用视觉模型从文档中提取文本，然后评估提取输出的准确性。
语音转文本 → 转录质量：使用语音模型将音频转录为文本，然后根据您的参考评估转录结果。

如果您的跟踪在其输入或输出中包含base64编码的多模态内容（例如，如果您遵循了记录多模态跟踪指南），则无需附件即可评估它们。在评估器提示词中使用标准变量映射（如 {{input}} 或 {{output}}），base64内容将被正确传递给LLM评估器进行可视化和评估。

有关定义自定义评估器的更多信息，请参阅LLM作为评判者指南。

4. 更新带有附件的示例

在UI中，附件大小限制为20MB。

在UI中编辑示例时，您可以：

上传新附件
重命名和删除附件
使用快速重置按钮将附件重置为之前的状态

更改在点击提交之前不会保存。

1. 创建带有附件的示例

要使用SDK上传带有附件的示例，请使用 create_examples / update_examples Python方法或 uploadExamplesMultipart / updateExamplesMultipart TypeScript方法。

Python

需要 langsmith>=0.3.13

import requests
import uuid
from pathlib import Path
from langsmith import Client

# 公开可用的测试文件
pdf_url = "https://www.w3.org/WAI/ER/tests/xhtml/testfiles/resources/pdf/dummy.pdf"
wav_url = "https://openaiassets.blob.core.windows.net/$web/API/docs/audio/alloy.wav"
img_url = "https://www.w3.org/Graphics/PNG/nurbcup2si.png"

# 以字节形式获取文件
pdf_bytes = requests.get(pdf_url).content
wav_bytes = requests.get(wav_url).content
img_bytes = requests.get(img_url).content

# 创建数据集
ls_client = Client()
dataset_name = "attachment-test-dataset"
dataset = ls_client.create_dataset(
  dataset_name=dataset_name,
  description="Test dataset for evals with publicly available attachments",
)

inputs = {
  "audio_question": "What is in this audio clip?",
  "image_question": "What is in this image?",
}

outputs = {
  "audio_answer": "The sun rises in the east and sets in the west. This simple fact has been observed by humans for thousands of years.",
  "image_answer": "A mug with a blanket over it.",
}

# 定义带有附件的示例
example_id = uuid.uuid4()
example = {
  "id": example_id,
  "inputs": inputs,
  "outputs": outputs,
  "attachments": {
      "my_pdf": {"mime_type": "application/pdf", "data": pdf_bytes},
      "my_wav": {"mime_type": "audio/wav", "data": wav_bytes},
      "my_img": {"mime_type": "image/png", "data": img_bytes},
      # 通过本地文件路径指定附件的示例：
      # "my_local_img": {"mime_type": "image/png", "data": Path(__file__).parent / "my_local_img.png"},
  },
}

# 创建示例
ls_client.create_examples(
  dataset_id=dataset.id,
  examples=[example],
  # 如果您想从本地文件上传附件，请取消注释此标志：
  # dangerously_allow_filesystem=True
)

TypeScript

需要版本 >= 0.2.13您可以使用 uploadExamplesMultipart 方法上传带有附件的示例。请注意，这与标准的 createExamples 方法不同，后者目前不支持附件。每个附件需要 Uint8Array 或 ArrayBuffer 作为数据类型。

Uint8Array：适用于直接处理二进制数据。
ArrayBuffer：表示固定长度的二进制数据，可以根据需要转换为 Uint8Array。

请注意，您不能在TypeScript SDK中直接传递文件路径，因为在所有运行时环境中都不支持访问本地文件。

import { Client } from "langsmith";
import { v4 as uuid4 } from "uuid";

// 公开可用的测试文件
const pdfUrl = "https://www.w3.org/WAI/ER/tests/xhtml/testfiles/resources/pdf/dummy.pdf";
const wavUrl = "https://openaiassets.blob.core.windows.net/$web/API/docs/audio/alloy.wav";
const pngUrl = "https://www.w3.org/Graphics/PNG/nurbcup2si.png";

// 辅助函数：将文件获取为ArrayBuffer
async function fetchArrayBuffer(url: string): Promise<ArrayBuffer> {
  const response = await fetch(url);
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`Failed to fetch ${url}: ${response.statusText}`);
  }
  return response.arrayBuffer();
}

// 将文件获取为ArrayBuffer
const pdfArrayBuffer = await fetchArrayBuffer(pdfUrl);
const wavArrayBuffer = await fetchArrayBuffer(wavUrl);
const pngArrayBuffer = await fetchArrayBuffer(pngUrl);

// 创建LangSmith客户端（确保在环境中设置了LANGSMITH_API_KEY）
const langsmithClient = new Client();

// 创建唯一的数据集名称
const datasetName = "attachment-test-dataset:" + uuid4().substring(0, 8);

// 创建数据集
const dataset = await langsmithClient.createDataset(datasetName, {
  description: "Test dataset for evals with publicly available attachments",
});

// 定义带有附件的示例
const exampleId = uuid4();
const example = {
  id: exampleId,
  inputs: {
      audio_question: "What is in this audio clip?",
      image_question: "What is in this image?",
  },
  outputs: {
      audio_answer: "The sun rises in the east and sets in the west. This simple fact has been observed by humans for thousands of years.",
      image_answer: "A mug with a blanket over it.",
  },
  attachments: {
    my_pdf: {
      mimeType: "application/pdf",
      data: pdfArrayBuffer
    },
    my_wav: {
      mimeType: "audio/wav",
      data: wavArrayBuffer
    },
    my_img: {
      mimeType: "image/png",
      data: pngArrayBuffer
    },
  },
};

// 将带有附件的示例上传到数据集
await langsmithClient.uploadExamplesMultipart(dataset.id, [example]);

除了以字节形式传入外，附件还可以指定为本地文件的路径。为此，请为附件 data 值传入路径，并指定参数 dangerously_allow_filesystem=True：

client.create_examples(..., dangerously_allow_filesystem=True)

2. 运行评估

定义目标函数

现在我们有了一个包含带有附件示例的数据集，我们可以定义一个目标函数来对这些示例运行评估。以下示例简单地使用OpenAI的GPT-4o模型来回答关于图像和音频片段的问题。

Python

您正在评估的目标函数必须有两个位置参数，以便消费与示例关联的附件，第一个必须命名为 inputs，第二个必须命名为 attachments。

inputs 参数是一个字典，包含示例的输入数据，不包括附件。
attachments 参数是一个字典，将附件名称映射到一个包含预签名URL、mime_type和文件字节内容读取器的字典。您可以使用预签名URL或读取器来获取文件内容。附件字典中的每个值都是一个具有以下结构的字典：

{
    "presigned_url": str,
    "mime_type": str,
    "reader": BinaryIO
}

from langsmith.wrappers import wrap_openai
import base64
from openai import OpenAI

client = wrap_openai(OpenAI())

# 定义使用附件的目标函数
def file_qa(inputs, attachments):
    # 从读取器读取音频字节并进行base64编码
    audio_reader = attachments["my_wav"]["reader"]
    audio_b64 = base64.b64encode(audio_reader.read()).decode('utf-8')

    audio_completion = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-audio-preview",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": inputs["audio_question"]
                    },
                    {
                        "type": "input_audio",
                        "input_audio": {
                            "data": audio_b64,
                            "format": "wav"
                        }
                    }
                ]
            }
        ]
    )

    # 大多数模型支持直接接受图像URL，除了base64编码的图像
    # 您可以将图像预签名URL直接传递给模型
    image_url = attachments["my_img"]["presigned_url"]
    image_completion = client.chat.completions.create(
        model="gpt-5.4-mini",
        messages=[
          {
            "role": "user",
            "content": [
              {"type": "text", "text": inputs["image_question"]},
              {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                  "url": image_url,
                },
              },
            ],
          }
        ],
    )

    return {
        "audio_answer": audio_completion.choices[0].message.content,
        "image_answer": image_completion.choices[0].message.content,
    }

TypeScript

在TypeScript SDK中，如果 includeAttachments 设置为 true，则使用 config 参数将附件传递给目标函数。config 将包含 attachments，这是一个对象，将附件名称映射到以下形式的对象：

{
  presigned_url: string,
  mime_type: string,
}

import OpenAI from "openai";
import { wrapOpenAI } from "langsmith/wrappers";

const client: any = wrapOpenAI(new OpenAI());

async function fileQA(inputs: Record<string, any>, config?: Record<string, any>) {
  const presignedUrl = config?.attachments?.["my_wav"]?.presigned_url;
  if (!presignedUrl) {
    throw new Error("No presigned URL provided for audio.");
  }

  const response = await fetch(presignedUrl);
  if (!response.ok) {
    throw new Error(`Failed to fetch audio: ${response.statusText}`);
  }

  const arrayBuffer = await response.arrayBuffer();
  const uint8Array = new Uint8Array(arrayBuffer);
  const audioB64 = Buffer.from(uint8Array).toString("base64");

  const audioCompletion = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o-audio-preview",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: inputs["audio_question"] },
          {
            type: "input_audio",
            input_audio: {
              data: audioB64,
              format: "wav",
            },
          },
        ],
      },
    ],
  });

  const imageUrl = config?.attachments?.["my_img"]?.presigned_url
  const imageCompletion = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-5.4-mini",
    messages: [
      {
        role: "user",
        content: [
          { type: "text", text: inputs["image_question"] },
          {
            type: "image_url",
            image_url: {
              url: imageUrl,
            },
          },
        ],
      },
    ],
  });

  return {
    audio_answer: audioCompletion.choices[0].message.content,
    image_answer: imageCompletion.choices[0].message.content,
  };
}

定义自定义评估器

您也可以在UI中定义多模态评估器，引用这些附件输入和输出。基于UI的评估器会在每个实验上自动运行——包括从SDK调用的实验。有关说明，请参阅UI选项卡。

确定评估器是否应接收附件的规则与上述完全相同。下面的评估器使用LLM来判断推理和答案是否一致。要了解有关如何定义基于LLM的评估器的更多信息，请参阅如何定义LLM作为评判者的评估器。

# 假设您已安装pydantic
from pydantic import BaseModel

def valid_image_description(outputs: dict, attachments: dict) -> bool:
  """使用LLM判断图像描述和图像是否一致。"""
  instructions = """
  Does the description of the following image make sense?
  Please carefully review the image and the description to determine if the description is valid.
  """

  class Response(BaseModel):
      description_is_valid: bool

  image_url = attachments["my_img"]["presigned_url"]
  response = client.beta.chat.completions.parse(
      model="gpt-5.4",
      messages=[
          {
              "role": "system",
              "content": instructions
          },
          {
              "role": "user",
              "content": [
                  {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}},
                  {"type": "text", "text": outputs["image_answer"]}
              ]
          }
      ],
      response_format=Response
  )
  return response.choices[0].message.parsed.description_is_valid

ls_client.evaluate(
  file_qa,
  data=dataset_name,
  evaluators=[valid_image_description],
)

3. 更新带有附件的示例

在上面的代码中，我们展示了如何将带有附件的示例添加到数据集。也可以使用SDK更新这些相同的示例。与现有示例一样，当您使用附件更新数据集时，数据集会被版本化。因此，您可以导航到数据集版本历史记录以查看对每个示例所做的更改。要了解更多信息，请参阅在UI中创建和管理数据集。更新带有附件的示例时，您可以通过几种不同的方式更新附件：

传入新附件
重命名现有附件
删除现有附件

请注意：

任何未明确重命名或保留的现有附件将被删除。
如果您向 retain 或 rename 传递不存在的附件名称，将会引发错误。
如果相同的附件名称出现在 attachments 和 attachment_operations 字段中，则新附件优先于现有附件。

example_update = {
  "id": example_id,
  "attachments": {
      # 这些是全新的附件
      "my_new_file": ("text/plain", b"foo bar"),
  },
  "inputs": inputs,
  "outputs": outputs,
  # 任何不在重命名/保留中的附件都将被删除。
  # 在这种情况下，如果上传了 "my_img"，它将被删除。
  "attachments_operations": {
      # 保留的附件将保持完全不变
      "retain": ["my_pdf"],
      # 重命名附件会保留原始数据
      "rename": {
          "my_wav": "my_new_wav",
      }
  },
}

ls_client.update_examples(dataset_id=dataset.id, updates=[example_update])

将这些文档连接到Claude、VSCode等，通过MCP获取实时答案。

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​1. 创建带有附件的示例

​从现有运行中添加

​从头开始创建

​2. 创建多模态提示词

​3. 定义自定义评估器

​4. 更新带有附件的示例

​1. 创建带有附件的示例

​Python

​TypeScript

​2. 运行评估

​定义目标函数

​Python

​TypeScript

​定义自定义评估器

​3. 更新带有附件的示例

1. 创建带有附件的示例

从现有运行中添加

从头开始创建

2. 创建多模态提示词

3. 定义自定义评估器

4. 更新带有附件的示例

1. 创建带有附件的示例

Python

TypeScript

2. 运行评估

定义目标函数

Python

TypeScript

定义自定义评估器

3. 更新带有附件的示例