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可观测性快速入门

本教程将向您展示如何将应用程序追踪到 LangSmith，帮助您快速上手使用我们的可观测性 SDK。

如果您已经熟悉可观测性SDK，或者有兴趣追踪不仅仅是LLM调用的内容，可以跳转到下一步骤部分， 或查看操操作指南。

追踪 LangChain 或 LangGraph 应用程序

如果您正在使用与 LangSmith 无缝集成的 LangChain 或 LangGraph， 可以通过阅读有关使用 LangChain 进行追踪或使用 LangGraph 进行追踪的指南来开始。

1. 安装依赖项​

pip install -U langsmith openai

2. 创建一个API密钥​

要创建API密钥，请前往 LangSmith 设置页面，然后点击创建API密钥。

3. 设置你的环境​

export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY="<your-langsmith-api-key>"
# The example uses OpenAI, but it's not necessary if your code uses another LLM provider
export OPENAI_API_KEY="<your-openai-api-key>"

4. 定义你的应用程序​

我们将为本教程对一个简单的 RAG 应用程序进行设置，但如果你愿意，也可以使用你自己的代码 - 只要确保它包含一个 LLM 调用！

应用程序代码
from openai import OpenAI

openai_client = OpenAI()

# This is the retriever we will use in RAG
# This is mocked out, but it could be anything we want
def retriever(query: str):
    results = ["Harrison worked at Kensho"]
    return results

# This is the end-to-end RAG chain.
# It does a retrieval step then calls OpenAI
def rag(question):
    docs = retriever(question)
    system_message = """Answer the users question using only the provided information below:
    
    {docs}""".format(docs="\n".join(docs))
    
    return openai_client.chat.completions.create(
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_message},
            {"role": "user", "content": question},
        ],
        model="gpt-4o-mini",
    )

5. 跟踪 OpenAI 调用​

您可能想要追踪的第一件事是所有的 OpenAI 调用。LangSmith 通过 wrap_openai（Python）或 wrapOpenAI（TypeScript）包装器使这变得简单。 您所要做的就是修改代码，使用封装的客户端而不是直接使用 OpenAI 客户端。

from openai import OpenAI
from langsmith.wrappers import wrap_openai

openai_client = wrap_openai(OpenAI())

# This is the retriever we will use in RAG
# This is mocked out, but it could be anything we want
def retriever(query: str):
    results = ["Harrison worked at Kensho"]
    return results

# This is the end-to-end RAG chain.
# It does a retrieval step then calls OpenAI
def rag(question):
    docs = retriever(question)
    system_message = """Answer the users question using only the provided information below:
    
    {docs}""".format(docs="\n".join(docs))
    
    return openai_client.chat.completions.create(
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_message},
            {"role": "user", "content": question},
        ],
        model="gpt-4o-mini",
    )

现在当你像下面这样调用你的应用程序时：

rag("where did harrison work")

这将仅在 LangSmith 的默认跟踪项目中生成 OpenAI 调用的跟踪记录。它应该看起来像 这个。

6. 跟踪整个应用程序​

您也可以使用 [traceable] 装饰器（Python 或 TypeScript）来跟踪整个应用程序，而不仅仅是 LLM 调用。

from openai import OpenAI
from langsmith import traceable
from langsmith.wrappers import wrap_openai

openai_client = wrap_openai(OpenAI())

def retriever(query: str):
    results = ["Harrison worked at Kensho"]
    return results

@traceable
def rag(question):
    docs = retriever(question)
    system_message = """Answer the users question using only the provided information below:
    
    {docs}""".format(docs="\n".join(docs))
    
    return openai_client.chat.completions.create(
        messages=[
            {"role": "system", "content": system_message},
            {"role": "user", "content": question},
        ],
        model="gpt-4o-mini",
    )

现在如果你以如下方式调用你的应用程序：

rag("where did harrison work")

这将生成整个管道的跟踪信息（其中OpenAI调用作为子运行），它应该看起来像 这个

下一步​

恭喜！如果你已经走到这一步，你已经在 LangSmith 上成为可观测性专家的路上了。以下是一些你可以进一步探索的主题：

或者您可以访问教程页面，了解有关使用 LangSmith 可观察性可以执行的所有操作的信息。

如果您更喜欢视频教程，请查看 LangSmith 课程入门中的 追踪基础视频。

这个页面对你有帮助吗？


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