Langsmith含MessagesPlaceholder的混合模板数据集创建异常问题

1. 聊天历史格式不符合规范 #

你传入的chat_history只是简单的字符串元组，LangSmith无法识别其消息角色（用户/助手/系统），导致无法在UI中正确解析和展示示例。必须使用结构化的消息格式，可选两种形式：

• LangChain的消息对象（如HumanMessage、AIMessage）
• 包含role和content字段的字典

2. 数据集未指定聊天类型 #

创建数据集时未设置data_type=ls_schemas.DataType.chat，LangSmith默认按普通文本数据集处理，无法适配聊天类示例的展示和编辑逻辑。

修正后的代码示例 #

from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.prompts.chat import MessagesPlaceholder
import langsmith as ls
from langsmith import schemas as ls_schemas

# 原Prompt定义保持不变
prompt_template = ChatPromptTemplate([
    SystemMessage("Here goes a mustache variable: {{var_1}}"),
    MessagesPlaceholder("chat_history")
],
    template_format="mustache")

# 修正示例的聊天历史格式
examples = [
    {"var_1": 10, "chat_history": [HumanMessage("hi!")]},
    {"var_1": 12, "chat_history": [HumanMessage("hola!")]},
    # 也可使用字典格式替代消息对象
    # {"var_1": 10, "chat_history": [{"role": "user", "content": "hi!"}]},
]

dataset_name = "test_2"
client = ls.Client()

# 创建数据集时指定聊天类型
dataset = client.create_dataset(
    dataset_name=dataset_name,
    data_type=ls_schemas.DataType.chat
)

# 插入示例
client.create_examples(dataset_id=dataset.id, examples=examples)

额外说明 #

• 修正后，LangSmith UI会以聊天会话形式展示chat_history字段，同时正常显示var_1这类普通变量。
• 数据集设置为chat类型后，UI的「+ Example」按钮会出现适配聊天消息的输入界面，支持添加不同角色的消息，同时也能添加自定义变量（如var_1）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Facundo