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트레이스는 애플리케이션이 입력에서 출력까지 진행하는 일련의 단계입니다. 이러한 개별 단계는 각각 하나의 실행(run)으로 표현됩니다. LangSmith를 사용하여 이러한 실행 단계를 시각화할 수 있습니다. 사용하려면 애플리케이션에 대한 트레이싱을 활성화하세요. 이를 통해 다음 작업을 수행할 수 있습니다:

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사전 요구사항

시작하기 전에 다음이 필요합니다:

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트레이싱 활성화

애플리케이션에 대한 트레이싱을 활성화하려면 다음 환경 변수를 설정하세요: 
export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=<your-api-key>
기본적으로 트레이스는 default라는 이름의 프로젝트에 기록됩니다. 사용자 정의 프로젝트 이름을 구성하려면 프로젝트에 기록을 참조하세요. 자세한 내용은 LangGraph로 트레이스를 참조하세요.

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선택적 트레이싱

LangSmith의 tracing_context 컨텍스트 매니저를 사용하여 특정 호출이나 애플리케이션의 일부만 트레이싱하도록 선택할 수 있습니다: 
import langsmith as ls

# 이것은 트레이싱됩니다
with ls.tracing_context(enabled=True):
    agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Send a test email to [email protected]"}]})

# 이것은 트레이싱되지 않습니다 (LANGSMITH_TRACING이 설정되지 않은 경우)
agent.invoke({"messages": [{"role": "user", "content": "Send another email"}]})

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프로젝트에 로깅

전체 애플리케이션에 대한 사용자 정의 프로젝트 이름을 LANGSMITH_PROJECT 환경 변수를 설정하여 지정할 수 있습니다:
export LANGSMITH_PROJECT=my-agent-project
특정 작업에 대해 프로그래밍 방식으로 프로젝트 이름을 설정할 수 있습니다:
import langsmith as ls

with ls.tracing_context(project_name="email-agent-test", enabled=True):
    response = agent.invoke({
        "messages": [{"role": "user", "content": "Send a welcome email"}]
    })

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트레이스에 메타데이터 추가

사용자 정의 메타데이터와 태그로 트레이스에 주석을 달 수 있습니다: 
response = agent.invoke(
    {"messages": [{"role": "user", "content": "Send a welcome email"}]},
    config={
        "tags": ["production", "email-assistant", "v1.0"],
        "metadata": {
            "user_id": "user_123",
            "session_id": "session_456",
            "environment": "production"
        }
    }
)
tracing_context는 세밀한 제어를 위해 태그와 메타데이터도 허용합니다: 
with ls.tracing_context(
    project_name="email-agent-test",
    enabled=True,
    tags=["production", "email-assistant", "v1.0"],
    metadata={"user_id": "user_123", "session_id": "session_456", "environment": "production"}):
    response = agent.invoke(
        {"messages": [{"role": "user", "content": "Send a welcome email"}]}
    )
이 사용자 정의 메타데이터와 태그는 LangSmith의 트레이스에 첨부됩니다.
트레이스를 사용하여 에이전트를 디버그하고, 평가하고, 모니터링하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 LangSmith 문서를 참조하세요.

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익명화를 사용하여 트레이스에 민감한 데이터 로깅 방지

민감한 데이터가 LangSmith에 기록되는 것을 방지하기 위해 마스킹할 수 있습니다. 익명화를 생성하고 구성을 사용하여 그래프에 적용할 수 있습니다. 이 예제는 LangSmith로 전송되는 트레이스에서 주민등록번호 형식 XXX-XX-XXXX와 일치하는 모든 내용을 삭제합니다.
Python
from langchain_core.tracers.langchain import LangChainTracer
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState
from langsmith import Client
from langsmith.anonymizer import create_anonymizer

anonymizer = create_anonymizer([
    # Matches SSNs
    { "pattern": r"\b\d{3}-?\d{2}-?\d{4}\b", "replace": "<ssn>" }
])

tracer_client = Client(anonymizer=anonymizer)
tracer = LangChainTracer(client=tracer_client)
# Define the graph
graph = (
    StateGraph(MessagesState)
    ...
    .compile()
    .with_config({'callbacks': [tracer]})
)
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