可观测性

跟踪是一系列步骤，您的应用程序通过这些步骤从输入转换为输出。这些单独的步骤中的每一个都由一个运行来表示。您可以使用 LangSmith 来可视化这些执行步骤。要使用它，为您的应用程序启用跟踪。这使您能够执行以下操作：

• 调试本地运行的应用程序。
• 评估应用程序性能。
• 监控应用程序。

前提条件

在开始之前，请确保您拥有以下内容：

• 一个 LangSmith 账户（免费注册）

启用跟踪

为了启用您应用程序的跟踪功能，请设置以下环境变量：

export LANGSMITH_TRACING=true
export LANGSMITH_API_KEY=<your-api-key>

默认情况下，跟踪信息将被记录到名为 default 的项目中。要配置自定义项目名称，请参阅记录到项目。

有关更多信息，请参阅使用 LangGraph 跟踪。

使用匿名化工具防止在跟踪中记录敏感数据

您可能希望对敏感数据进行脱敏，以防止其被记录到LangSmith中。您可以通过配置创建匿名化器并将其应用于您的图。此示例将从发送到LangSmith的跟踪中删除任何符合社会保障号码格式XXX-XX-XXXX的内容。

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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通过MCP将这些文档以编程方式连接到Claude、VSCode等，以获取实时答案。