探索WandB Tracing：通过LangChain提升你的AI项目可视化能力探索WandB Tracing：通过La

探索WandB Tracing：通过LangChain提升你的AI项目可视化能力

在当今的AI开发环境中，了解你的代码执行情况是至关重要的。WandB（Weights & Biases）提供了一种强大的方式来追踪AI项目的运行情况，特别是在使用LangChain的情况下。本文将详细介绍如何使用WandB进行LangChain代码推理追踪，解析其中的设置与应用场景。

引言

LangChain是一种用于构建语言模型管道的开源工具，而WandB提供了一个被广泛使用的机器学习可视化平台。通过结合这两种工具，开发者可以获得强大的代码执行追踪能力。这篇文章旨在指导您如何使用WandB的Tracing功能来跟踪LangChain代码的执行。

主要内容

1. 设置环境变量

配置WandB Tracing的最快方式是设置LANGCHAIN_WANDB_TRACING环境变量为“true”。此设置将追踪所有的代码运行，无需手动指定。

import os

os.environ["LANGCHAIN_WANDB_TRACING"] = "true"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "langchain-tracing"  # 配置WandB项目名称
# 使用API代理服务提高访问稳定性

2. 使用 `tracing_enabled()` 上下文管理器

如果只想追踪代码的特定部分，可以使用 wandb_tracing_enabled() 上下文管理器。

from langchain_community.callbacks import wandb_tracing_enabled

with wandb_tracing_enabled():
    agent.run("What is 5 raised to .123243 power?")  # 这段代码将被追踪

3. 执行LangChain的代码

通过WandB追踪LangChain的代码执行，可以更好地可视化每个步骤的计算过程。

from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import OpenAI

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)

agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)

agent.run("What is 2 raised to .123243 power?")  # 这将被追踪

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何利用WandB Tracing来追踪LangChain的执行：

import os
from langchain_community.callbacks import wandb_tracing_enabled
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import OpenAI

# 设置环境变量
os.environ["LANGCHAIN_WANDB_TRACING"] = "true"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "langchain-tracing"  # 使用API代理服务提高访问稳定性

llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)

agent = initialize_agent(
    tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)

# Agent运行并追踪
agent.run("What is 2 raised to .123243 power?")  # 追踪输出

if "LANGCHAIN_WANDB_TRACING" in os.environ:
    del os.environ["LANGCHAIN_WANDB_TRACING"]

# 使用上下文管理器追踪
with wandb_tracing_enabled():
    agent.run("What is 5 raised to .123243 power?")  # 追踪输出

agent.run("What is 2 raised to .123243 power?")  # 不被追踪

常见问题和解决方案

无法访问WandB平台：开发者可能会遇到网络限制，建议使用API代理服务来提高访问WandB的稳定性。
环境变量未生效：确保在运行脚本前正确设置了环境变量，并确保在Python代码中能够读取到这些变量。

总结和进一步学习资源

通过WandB Tracing，开发者可以轻松跟踪LangChain项目的执行情况，提供可视化反馈，帮助优化模型性能。为了进一步提升技能，建议阅读以下资源：

参考资料

WandB Documentation: docs.wandb.ai/guides/trac…
LangChain Documentation: docs.langchain.com/
OpenAI API: openai.com/api/

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