ai? 맨땅에 헤딩 -5(langChain) : langsmith 셋팅 및 tracing해보기!!

2024.04.19 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -1(langChain) : ai와 공생하기!

2024.04.24 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -2(langChain) : 튜토리얼 따라해보기!

2024.04.26 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -3(langChain) : 주요 컴포넌트 체크!

2024.04.29 - [Architecture/A.I] - ai? 맨땅에 헤딩 -4(langChain): vector DB 간단 사용!

 

 

1. 로그인

https://smith.langchain.com/ 에서 로그인을 해줍니다.

2. api key 만들기

그런 뒤 api key 하나를 만들어 줍니다.

https://smith.langchain.com/o/88591fb0-6ec4-535d-acec-6b9d8fa1fd5c/settings

빌링은 혼자 사용하려면 그냥 Developer 버전을 사용 합니다 ㅎㅎ 그룹화해서 역할을 나눠서 사용 하려면 돈을 내야합니다:)

3. create New Project

이제는 project를 하나 만들어 줍니다.
New Project를 해줍니다.
프로젝트명과 설명을 써줍니다.

프로젝트를 만든 뒤에 LLM에 invoke를 했을 때  다음과 같이 tracing이 되면 성공 입니다.

4. source에서 환경셋팅

아래와 같이 import os를 해주고
환경셋팅을 해줍니다.

import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"]="true"
os.environ["LANGCHAIN_ENDPOINT"]="https://api.smith.langchain.com"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"]="블라블라"
os.environ["LANGCHAIN_PROJECT"]="langchain-news"
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "블라블라"

또는 
.bash_profile에다가 export해주는 방법이 있습니다.

5. 질의 해보기

다음으로는 rag_chain.invoke를 통해 질의를 해줍니다.

6. 확인

https://smith.langchain.com/에 접속해서 자신이 만든 프로젝트를 선택해서 들어가면
아래와 같이 위에서 날린 쿼리에 대한 응답이 보여집니다.

input이 무엇이며 해당 output이 뭔지 알려줍니다.

7. 공유하기

상단에 있는 public 버튼을 누르면 아래와 같이 돌렸던 내용을 공유할 수 있습니다.

링크를 복사해서 아래와 같이 분석할 수 있도록 링크를 걸어줄수 있습니다.

간단하게 tracing 하는 방법에서 공유하는 방법까지 알아보았습니다.

langsmith의 기능은 좀 더 있으니 필요에 따라 정리하도록 하겠습니다.

끝~