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# 启用 Insights

[Insights](/langsmith/insights) 为 LangSmith 内的追踪数据和应用数据提供 AI 驱动的分析。本页说明如何在[自托管 LangSmith 实例](/langsmith/self-hosted)上启用 Insights。

<Info>
  自托管 LangSmith 是企业版计划的附加功能。更多详情请参阅[定价](https://www.langchain.com/pricing)。如需获取许可证密钥以在您的环境中试用 LangSmith，请[联系我们的销售团队](https://www.langchain.com/contact-sales)。
</Info>

## 前提条件

启用 Insights 前，必须完成以下设置步骤：

1. 安装基础 LangSmith 平台：
   * [在 Kubernetes 上安装](/langsmith/kubernetes)。
   * [在 Docker 上安装](/langsmith/docker)。
2. [启用 LangSmith Deployment](/langsmith/deploy-self-hosted-full-platform)（代理部署功能）。

## 组件

Insights 包含两个主要组件：

* `agentBootstrap`：部署 Insights 所需的 LangSmith Deployment（代理）的作业。
* `insightsAgent`：处理洞察生成的主代理。

## 启用 Insights

要启用 Insights，请在您的 `values.yaml` 中添加以下配置：

```yaml theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
backend:
  agentBootstrap:
    enabled: true

config:
  insights:
    enabled: true
    encryptionKey: "<your-encryption-key>"
```

### 生成加密密钥

Insights 需要一个 Fernet 加密密钥来安全存储密钥。使用 Python 生成密钥：

```bash theme={"theme":{"light":"catppuccin-latte","dark":"catppuccin-mocha"}}
python -c "from cryptography.fernet import Fernet; print(Fernet.generate_key().decode())"
```

<Note>
  您可以使用 `insights_encryption_key` 参数将加密密钥存储在预定义的 Kubernetes 密钥中。详情请参阅[使用现有密钥](/langsmith/self-host-using-an-existing-secret#parameters)。
</Note>

***

<div className="source-links">
  <Callout icon="edit">
    [Edit this page on GitHub](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/i18n\zh-CN\langsmith\insights-self-hosted.mdx) or [file an issue](https://github.com/langchain-ai/docs/issues/new/choose).
  </Callout>

  <Callout icon="terminal-2">
    [Connect these docs](/use-these-docs) to Claude, VSCode, and more via MCP for real-time answers.
  </Callout>
</div>