在处理高流量应用时，您可能不希望将所有追踪记录都发送到 LangSmith。采样率允许您控制记录追踪的百分比，帮助您在可观测性需求和成本考量之间取得平衡。
设置全局采样率
本节适用于使用 LangSmith SDK 或 LangChain 的用户，不适用于直接通过 LangSmith API 记录追踪的用户。
LANGSMITH_TRACING_SAMPLING_RATE 环境变量设置为 0（无追踪）到 1（全部追踪）之间的任意浮点数。例如，设置以下环境变量将记录 75% 的追踪。
export LANGSMITH_TRACING_SAMPLING_RATE=0.75
traceable 装饰器和 RunTree 对象。
为不同客户端设置不同的采样率
您还可以在特定的 Client 实例上设置采样率，并使用 tracing_context 上下文管理器：
from langsmith import Client, tracing_context
# 创建具有不同采样率的客户端
client_1 = Client(tracing_sampling_rate=0.5) # 50% 采样率
client_2 = Client(tracing_sampling_rate=0.25) # 25% 采样率
client_no_trace = Client(tracing_sampling_rate=0.0) # 无追踪
# 为不同操作使用不同的采样率
with tracing_context(client=client_1):
# 您的代码将使用 50% 采样率进行追踪
agent_1.invoke(...)
with tracing_context(client=client_2):
# 您的代码将使用 25% 采样率进行追踪
agent_1.invoke(...)
with tracing_context(client=client_no_trace):
# 您的代码将不会被追踪
agent_1.invoke(...)
采样与条件追踪
采样提供对追踪量的概率性控制，而条件追踪则基于业务逻辑提供确定性控制。
在以下情况下使用采样：您希望减少总体追踪量，同时保持应用行为的统计代表性。
在以下情况下使用条件追踪：您需要为特定请求提供保证的追踪行为，例如：
- 为零保留策略的客户端禁用追踪。
- 根据租户将追踪路由到不同的项目。
- 处理不应被追踪的敏感数据。
您可以结合使用这两种方法，以实现对可观测性策略的精细控制。
