Descriere & Utilizare
Când un agent autonom sau un lanț RAG complex dă un răspuns greșit, este foarte dificil să îți dai seama în consolă unde a apărut problema: a extras retrieverul documente proaste, s-a formatat greșit promptul sau a halucinat modelul?
LangSmith rezolvă această problemă cu zero modificări în codul Python: este suficient să setezi variabilele de mediu LANGSMITH_TRACING=true și cheia API, iar fiecare execuție din LangChain și LangGraph este înregistrată automat.
În panoul web LangSmith vezi arborele complet de execuție (Trace): ce text exact a intrat în fiecare nod, cât a durat fiecare apel în milisecunde, câți tokeni a consumat și câți cenți a costat rularea.
Cum să o reții ușor
💡 Ca cutia neagră a unui avion combinată cu un aparat de radiografie în timp real: vezi exact ce comandă a dat pilotul automat în fiecare secundă a zborului și cât combustibil a consumat fiecare motor.
Opțiuni și parametri tehnici
- Mecanismul intern de Callbacks din
langchain_coretrimite asincron în fundal telemetria fiecărui obiectRunnable. - Dacă vrei să urmărești și funcții Python proprii care nu folosesc LangChain, le poți decora simplu cu
@traceabledin pachetullangsmith.
Exemple practice și cazuri de utilizare
- Activare direct din Python:
import os
os.environ['LANGSMITH_TRACING'] = 'true'
os.environ['LANGSMITH_API_KEY'] = 'lsv2_...' - Adăugare etichete și metadate pe un apel:
chain.invoke(input_data, config={'tags': ['productie', 'v2'], 'metadata': {'user_id': '99'}})
Sfaturi de configurare & capcane
Activează LangSmith încă din prima zi de dezvoltare (planul gratuit oferă mii de trace-uri lunar). Îți va economisi zeci de ore de depanare cu print() atunci când construiești agenți LangGraph.
Comenzi și ghiduri înrudite
lcel-pipe-runnable: Resursă asociată din acest modul.langgraph-stategraph: Resursă asociată din acest modul.create-react-agent: Resursă asociată din acest modul.