LangSmith를 활용한 LangChain 모니터링 설정

1. Project 추가

1. tracing-project접속 - +New Project

1. Genereate API KEY 클릭 - Project Name입력

1. .env설정 추가

1. lang.py파일 추가 후 코드 붙여넣기

### lang.py
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI()
llm.invoke("Hello, world!")

2. LangChain Project에 API_KEY 설정 추가

### lang.py
import os
from dotenv import load_dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI

# .env 파일 로드
load_dotenv()

# 환경 변수에서 API 키 가져오기
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

llm = ChatOpenAI(api_key=api_key)
response = llm.invoke("Hello, world!")
print(response)
print(response.content)

3. lang.py 실행 및 출력결과

• python lang.py

content='Hello there! How can I assist you today?' additional_kwargs={'refusal': None} response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 11, 'prompt_tokens': 11, 'total_tokens': 22, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-3.5-turbo-0125', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None} id='run-bf16dd5b-e952-49ca-b2de-44ab51eb83f3-0' usage_metadata={'input_tokens': 11, 'output_tokens': 11, 'total_tokens': 22, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}}
Hello there! How can I assist you today?

4. LangSmith Tracing projects 확인