Skip to content

如何在LangSmith中传递自定义运行ID或为图运行设置标签和元数据

先决条件

本指南假设您熟悉以下内容：

在IDE或终端中调试图调用有时可能会很困难。LangSmith允许您使用跟踪数据来调试、测试和监控使用LangGraph构建的LLM应用程序——阅读LangSmith 文档，了解更多信息。

为了更容易地识别和分析图调用期间生成的跟踪，您可以在运行时设置额外的配置（参见RunnableConfig）：

字段 类型 描述
run_name str 此调用的追踪器运行名称。默认为类的名称。
run_id UUID 此调用的追踪器运行唯一标识符。如果没有提供，则会生成一个新的UUID。
tags List[str] 此调用及其任何子调用的标签（例如，链调用一个LLM）。您可以使用这些标签来过滤调用。
metadata Dict[str, Any] 此调用及其任何子调用的元数据（例如，链调用一个LLM）。键应该是字符串，值应该可以序列化为JSON。

LangGraph 图实现了LanChain 可运行接口，并在如 invoke、ainvoke、stream 等方法中接受第二个参数（RunnableConfig）。

LangSmith 平台将允许您根据 run_name、run_id、tags 和 metadata 搜索和筛选跟踪。

简要说明

import uuid
# 生成一个随机 UUID -- 它必须是 UUID
config = {"run_id": uuid.uuid4()}, "tags": ["my_tag1"], "metadata": {"a": 5}}
# 适用于所有标准 Runnable 方法
# 如 invoke、batch、ainvoke、astream_events 等
graph.stream(inputs, config, stream_mode="values")

其余的指南将展示一个完整的代理。

设置

首先，让我们安装所需的包并设置我们的API密钥

pip install --quiet -U langgraph langchain_openai

import getpass
import os


def _set_env(var: str):
    if not os.environ.get(var):
        os.environ[var] = getpass.getpass(f"{var}: ")


_set_env("OPENAI_API_KEY")
_set_env("LANGSMITH_API_KEY")

为LangGraph开发设置LangSmith

注册LangSmith可以快速发现并解决您的LangGraph项目中的问题，并提高性能。LangSmith允许您使用跟踪数据来调试、测试和监控使用LangGraph构建的LLM应用程序——更多关于如何开始的信息，请参阅这里。

定义图

在这个示例中，我们将使用预构建的ReAct代理。

API Reference: create_react_agent | tool

from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import Literal
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.tools import tool

# First we initialize the model we want to use.
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)


# For this tutorial we will use custom tool that returns pre-defined values for weather in two cities (NYC & SF)
@tool
def get_weather(city: Literal["nyc", "sf"]):
    """Use this to get weather information."""
    if city == "nyc":
        return "It might be cloudy in nyc"
    elif city == "sf":
        return "It's always sunny in sf"
    else:
        raise AssertionError("Unknown city")


tools = [get_weather]


# Define the graph
graph = create_react_agent(model, tools=tools)

运行您的图

现在我们已经定义了我们的图，让我们运行一次并查看LangSmith中的跟踪信息。为了让我们的跟踪在LangSmith中易于访问，我们将自定义run_id传递到配置中。

这假设您已经设置了LANGSMITH_API_KEY环境变量。

注意，您也可以通过设置LANGCHAIN_PROJECT环境变量来配置要跟踪的项目，默认情况下，运行将被跟踪到default项目。

import uuid


def print_stream(stream):
    for s in stream:
        message = s["messages"][-1]
        if isinstance(message, tuple):
            print(message)
        else:
            message.pretty_print()


inputs = {"messages": [("user", "what is the weather in sf")]}

config = {"run_name": "agent_007", "tags": ["cats are awesome"]}

print_stream(graph.stream(inputs, config, stream_mode="values"))

================================ Human Message =================================

what is the weather in sf
================================== Ai Message ==================================
Tool Calls:
  get_weather (call_9ZudXyMAdlUjptq9oMGtQo8o)
 Call ID: call_9ZudXyMAdlUjptq9oMGtQo8o
  Args:
    city: sf
================================= Tool Message =================================
Name: get_weather

It's always sunny in sf
================================== Ai Message ==================================

The weather in San Francisco is currently sunny.

在LangSmith中查看跟踪信息

现在我们已经运行了图谱，让我们前往LangSmith并查看我们的跟踪信息。首先点击你所跟踪项目的链接（在本例中是默认项目）。你应该能看到一个带有自定义名称“agent_007”的运行。

image.png

此外，您还可以使用提供的标签或元数据在事后过滤跟踪信息。例如，

image.png

Comments