监控数据隐私保护:LangSmith Traces 的自动脱敏与匿名化实践 在现代软件开发中,可观测性是保障系统稳定性和性能的关键。LangSmith 作为 LangChain 生态系统中的重要组成部分,为大型语言模型(LLM)应用程序提供了强大的追踪、监控和调试能力。然而,随着 LLM 应用的日益普及,其处理的数据量和敏感性也急剧增加。用户输入、LLM 生成内容、工具调用参数以及内部状态等,都可能包含个人身份信息(PII)、受保护健康信息(PHI)或其他敏感数据。将这些未经处理的敏感数据直接发送到外部监控系统,即使是像 LangSmith 这样受信任的平台,也可能构成严重的隐私和合规风险,例如违反 GDPR、CCPA 等数据保护法规。 本讲座将深入探讨如何在将监控数据发送到 LangSmith 之前,自动识别并移除所有包含隐私信息的 Trace 段。我们将从隐私数据的定义出发,分析 LangSmith Trace 的结构特点,进而提出一套基于 LangChain 回调机制的自动化脱敏与匿名化解决方案,并提供详细的代码实现和最佳实践。 第一章:理解隐私数据与追踪系统 1.1 什么是隐私 …
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