重复次数
重复次数 用于多次运行实验，以应对大语言模型输出的变异性。由于大语言模型的输出具有非确定性，多次重复运行能提供更准确的性能评估。 通过向evaluate / aevaluate 传递 num_repetitions 参数来配置重复次数（Python、TypeScript）。每次重复都会重新运行目标函数和所有评估器。
在重复次数操作指南中了解更多。
并发性
并发性 控制实验期间同时运行的示例数量。通过向evaluate / aevaluate 传递 max_concurrency 参数进行配置。两个函数的语义有所不同：
evaluate
max_concurrency 参数指定运行目标函数和评估器时的最大并发线程数。
aevaluate
max_concurrency 参数使用信号量来限制并发任务数。aevaluate 为每个示例创建一个任务，每个任务运行该示例的目标函数和所有评估器。max_concurrency 参数指定要处理的最大并发示例数。
缓存
缓存 将 API 调用结果存储到磁盘，以加速未来的实验。将LANGSMITH_TEST_CACHE 环境变量设置为具有写入权限的有效文件夹路径。未来进行相同 API 调用的实验将重用缓存结果，而不是发起新请求。
将这些文档通过 MCP 连接到 Claude、VSCode 等工具，以获取实时答案。