使用 evaluate Python或TypeScript SDK运行实验时，您可以使用 read_project/readProject methods.

实验详情载荷包含以下值：

{
  "start_time": "2024-06-06T01:02:51.299960",
  "end_time": "2024-06-06T01:03:04.557530+00:00",
  "extra": {
    "metadata": {
      "git": {
        "tags": null,
        "dirty": true,
        "branch": "ankush/agent-eval",
        "commit": "...",
        "repo_name": "...",
        "remote_url": "...",
        "author_name": "Ankush Gola",
        "commit_time": "...",
        "author_email": "..."
      },
      "revision_id": null,
      "dataset_splits": ["base"],
      "dataset_version": "2024-06-05T04:57:01.535578+00:00",
      "num_repetitions": 3
    }
  },
  "name": "SQL Database Agent-ae9ad229",
  "description": null,
  "default_dataset_id": null,
  "reference_dataset_id": "...",
  "id": "...",
  "run_count": 9,
  "latency_p50": 7.896,
  "latency_p99": 13.09332,
  "first_token_p50": null,
  "first_token_p99": null,
  "total_tokens": 35573,
  "prompt_tokens": 32711,
  "completion_tokens": 2862,
  "total_cost": 0.206485,
  "prompt_cost": 0.163555,
  "completion_cost": 0.04293,
  "tenant_id": "...",
  "last_run_start_time": "2024-06-06T01:02:51.366397",
  "last_run_start_time_live": null,
  "feedback_stats": {
    "cot contextual accuracy": {
      "n": 9,
      "avg": 0.6666666666666666,
      "values": {
        "CORRECT": 6,
        "INCORRECT": 3
      }
    }
  },
  "session_feedback_stats": {},
  "run_facets": [],
  "error_rate": 0,
  "streaming_rate": 0,
  "test_run_number": 11
}

从这里，您可以提取以下性能指标：

• * latency_p50：第50百分位延迟时间（秒）。
• * latency_p99：第99百分位延迟时间（秒）。
• * total_tokens：使用的token总数。
• * prompt_tokens：使用的提示词token数量。
• * completion_tokens：使用的补全token数量。
• * total_cost：实验的总成本。
• * prompt_cost：提示词token的成本。
• * completion_cost：补全token的成本。
• * feedback_stats：实验的反馈统计。
• * error_rate：实验的错误率。
• * first_token_p50：生成第一个token的时间的第50百分位延迟（如果使用流式传输）。
• * first_token_p99：生成第一个token的时间的第99百分位延迟（如果使用流式传输）。

以下是如何使用Python和TypeScript SDK获取实验性能指标的示例。

首先，作为前提条件，我们将创建一个简单的数据集。这里仅在Python中演示，但您可以在TypeScript中执行相同的操作。更多详情请参阅 评估操作指南 。

from langsmith import Client

client = Client()

# Create a dataset
dataset_name = "HelloDataset"
dataset = client.create_dataset(dataset_name=dataset_name)

examples = [
    {
        "inputs": {"input": "Harrison"},
        "outputs": {"expected": "Hello Harrison"},
    },
    {
        "inputs": {"input": "Ankush"},
        "outputs": {"expected": "Hello Ankush"},
    },
]

client.create_examples(dataset_id=dataset.id, examples=examples)

接下来，我们将创建一个实验，从 evaluate的结果中获取实验名称，然后获取该实验的性能指标。

from langsmith.schemas import Example, Run
dataset_name = "HelloDataset"

def foo_label(root_run: Run, example: Example) -> dict:
    return {"score": 1, "key": "foo"}

from langsmith import evaluate

results = evaluate(
    lambda inputs: "Hello " + inputs["input"],
    data=dataset_name,
    evaluators=[foo_label],
    experiment_prefix="Hello",
)

resp = client.read_project(project_name=results.experiment_name, include_stats=True)
print(resp.model_dump_json(indent=2))

// Row-level evaluator
function fooLabel(rootRun: Run, example: Example): EvaluationResult {
    return {score: 1, key: "foo"};
}

const client = new Client();

const results = await evaluate(
    (inputs) => {
        return { output: "Hello " + inputs.input };
    },
    {
        data: "HelloDataset",
        experimentPrefix: "Hello",
        evaluators: [fooLabel],
    }
);

const resp = await client.readProject({
    projectName: results.experimentName,
    includeStats: true
})
console.log(JSON.stringify(resp, null, 2))