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许多 LLM 应用程序在检索增强生成(RAG)管道中,会从向量数据库、知识图谱或其他索引中检索文档。LangSmith 为检索器步骤提供了专用渲染,这使得检查检索到的文档和诊断检索问题变得更加容易。
这些步骤是可选的。如果您跳过它们,您的检索器数据仍会被记录,但 LangSmith 不会使用检索器特定的格式进行渲染。
要启用检索器特定的渲染,请完成以下两个步骤。

run_type 设置为 retriever

run_type="retriever" 传递给 traceable 装饰器(Python)或 traceable 包装器(TypeScript)。这会告诉 LangSmith 将该步骤视为检索运行,并在 LangSmith UI 中应用检索器特定的渲染:
如果您使用的是 RunTree API 而不是 traceable,请在创建 RunTree 对象时传递 run_type="retriever"

以预期格式返回文档

从您的检索器函数返回一个字典列表(Python)或对象列表(TypeScript)。列表中的每个项目代表一个检索到的文档,并且必须包含以下字段: 以下示例展示了应用了这两个要求的完整检索器实现:
在 LangSmith UI 中,您将找到每个检索到的文档及其内容和元数据。

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