English(EN) How to fine-tune a small model on your Langfuse or LangSmith traces

使用 Langfuse/LangSmith 的代理追踪数据微调小型 AI 模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-13 14:31

本文详细介绍了一种使用 Langfuse 或 LangSmith 等平台记录的代理追踪数据来微调小型 AI 模型的方法。该过程包括选择高质量的追踪数据、清理数据，并使用它们来训练模型以完成特定的代理任务。文章强调了选择正确的代理步骤进行训练以及根据输出有效性、自动化评估、用户反馈或人工更正来精心策划追踪数据的重要性。文章还强调了使用 OpenAI 和 Anthropic 等模型的输出进行训练可能带来的法律和政策影响，并建议用户咨询法律顾问。 AI

影响通过利用现有的追踪数据进行微调，能够以经济高效且更快的速度执行特定的代理任务。

排序理由文章描述了一种使用现有工具和数据来实现特定技术结果的方法，而不是发布新产品或研究突破。

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报道来源 [1]

dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Tyler Edwards · 2026-11-13 14:31

如何使用 Langfuse 或 LangSmith 追踪微调小型模型

<p>If your agent logs to Langfuse or LangSmith, you already have a record of it doing its job thousands of times. Each record is called a trace, and it holds the input, every model and tool call along the way, and the output. Those traces can train a small model you own to do one…

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报道来源 [1]

如何使用 Langfuse 或 LangSmith 追踪微调小型模型

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