大規模言語モデル（LLM）を活用したアプリ開発 が加速する中、
「どのように実行を可視化し、品質を向上させるか？」が重要な課題となっています。

そこで登場するのが LangSmith です。

LangSmithは、LLMアプリ開発の デバッグ・評価・プロンプト管理 をサポートする強力なプラットフォームであり、
LLMを活用する開発者にとって 必須のツール になりつつあります。

本記事では、LangSmithのすべて を徹底解説し、以下のポイントを詳しく紹介します👇

✅ LangSmithの概要とメリット
✅ 主要機能（Tracing・Evaluation・Prompts・Threads）
✅ LangGraphとの統合と活用方法
✅ 具体的な実装例（Pythonコード付き）
✅ LLM開発者向けの最適なワークフロー

💡 これを読めば、LangSmithを最大限活用し、LLMアプリ開発を加速できます！

1. LangSmithとは？LLM開発のための革新的ツール 🛠

1-1. LangSmithの基本概要

LangSmithは、LLMアプリケーションの開発・デバッグ・評価を効率化するプラットフォーム です。
LLMの出力を詳細に記録・分析し、実装の最適化やトラブルシューティングを簡単に行う ことができます。

1-2. なぜLangSmithが必要なのか？

LLMアプリ開発では、以下のような課題に直面します👇

• 出力の品質が安定しない
• プロンプトの最適化が難しい
• リリース後のLLMの挙動を把握しにくい
• デバッグやエラーログの管理が複雑

LangSmithは、これらの課題を解決し、LLMアプリの開発フローをスムーズにする ために設計されています。

1-3. LangSmithの主要機能

LangSmithは、主に以下の機能を提供しています👇

2. Tracing（トレーシング）機能｜LLMの動作を完全可視化 🔍

2-1. Tracingとは？

LLMアプリの実行履歴を記録し、可視化する機能 です。
LangSmithのTracingを使うことで、LLMの入出力、エラー、処理時間などを詳細に分析 できます。

2-2. Tracingのメリット

✅ LLMの入出力をリアルタイムで追跡
✅ エラー発生箇所を特定し、デバッグが容易に
✅ 実行履歴をツリー構造で可視化し、分析を効率化
✅ タグ・メタデータを付与し、検索＆フィルタリングが可能

2-3. Tracingの実装方法（Python）

1. 環境変数の設定

まずは、LangSmithを有効化するために環境変数を設定します👇

export LANGSMITH_API_KEY=<LangSmithのAPIキー>
export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_PROJECT="my_project"

2. 関数のトレース

@traceable を関数に適用すると、LangSmithが自動的に実行を記録します。

from langsmith import traceable

@traceable
def pipeline(user_input: str):
    return f"Hello, {user_input}!"

pipeline("LangSmith")  # 自動的にトレース

3. LLMの実行をトレース

OpenAI APIの実行を wrap_openai でトレースする方法です👇

import openai
from langsmith.wrappers import wrap_openai

client = wrap_openai(openai.Client())

@traceable
def pipeline(user_input: str):
    result = client.chat.completions.create(
        messages=[{"role": "user", "content": user_input}],
        model="gpt-3.5-turbo"
    )
    return result.choices[0].message.content

pipeline("Hello, LangSmith!")

3. Evaluation（評価）機能｜LLMの性能を数値化＆最適化 📊

3-1. Evaluationとは？

LLMの出力結果を保存し、過去の結果と比較して改善点を特定 できる機能です。

3-2. Evaluationのメリット

✅ LLMの精度を数値化し、パフォーマンスを向上
✅ テストデータセットを作成し、継続的な評価が可能
✅ 異なるプロンプト・モデルの比較を容易に

3-3. Evaluationの実装方法

from langsmith import Dataset

dataset = Dataset.create(name="LLM評価用データセット")

# 既存のRunからデータセットを作成
dataset.add_runs_from_tracing(tag="test-eval")

4. Prompts管理機能｜プロンプトの最適化＆バージョン管理 🎯

4-1. Promptsとは？

LLMの精度を高めるためには、プロンプトの設計が最も重要 です。
LangSmithのPrompt機能を使えば、プロンプトのバージョン管理やA/Bテストが可能 になります。

4-2. Prompts管理のメリット

✅ プロンプトをクラウド上で管理し、過去バージョンを比較可能
✅ チームメンバーとプロンプトを共有＆最適化
✅ 効果の高いプロンプトを継続的に蓄積

4-3. Promptsの実装方法

from langsmith import Prompt

prompt = Prompt.create(
    name="business_report_prompt",
    content="Provide a detailed analysis of {company_name} in 300 words."
)

5. まとめ｜LangSmithでLLM開発を劇的に加速！ 🚀

✅ LangSmithの主要機能

• Tracing（デバッグ＆可視化）
• Evaluation（性能評価）
• Prompts管理（プロンプト最適化）
• Threads（会話履歴管理）
• LangGraph統合（ワークフロー最適化）

LLMアプリ開発の最適解、LangSmithを活用して開発効率を向上させましょう！ 🚀