LangChain篇-服务部署与链路监控一、LangServe 服务部署概述 LangServe 帮助开发者将 Lan

一、LangServe 服务部署

概述

LangServe 帮助开发者将 LangChain 可运行和链部署为 REST API。

该库集成了 FastAPI 并使用 pydantic 进行数据验证。

Pydantic 是一个在 Python 中用于数据验证和解析的第三方库，现在是 Python 中使用广泛的数据验证库。

它利用声明式的方式定义数据模型和 Python 类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化，使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。
它还可以从模型生成 JSON 架构，提供了自动生成文档等功能，从而轻松与其他工具集成。

此外，它提供了一个客户端，可用于调用部署在服务器上的可运行对象。JavaScript 客户端可在 LangChain.js 中找到。

特性

从 LangChain 对象自动推断输入和输出模式，并在每次 API 调用中执行，提供丰富的错误信息
带有 JSONSchema 和 Swagger 的 API 文档页面（插入示例链接）
高效的 /invoke、/batch 和 /stream 端点，支持单个服务器上的多个并发请求
/stream_log 端点，用于流式传输链/代理的所有（或部分）中间步骤
新功能 自 0.0.40 版本起，支持 /stream_events，使流式传输更加简便，无需解析 /stream_log 的输出
使用经过严格测试的开源 Python 库构建，如 FastAPI、Pydantic、uvloop 和 asyncio
使用客户端 SDK 调用 LangServe 服务器，就像本地运行可运行对象一样（或直接调用 HTTP API）

限制

目前不支持服务器发起的事件的客户端回调。
当使用 Pydantic V2 时，将不会生成 OpenAPI 文档。FastAPI 支持混合使用 pydantic v1 和 v2 命名空间。更多细节请参见下面的章节。

安装

对于客户端和服务器：

pip install --upgrade "langserve[all]"

或者对于客户端代码，pip install "langserve[client]"；对于服务器代码，pip install "langserve[server]"。

LangChain CLI 🛠️

使用 LangChain CLI 快速启动 LangServe 项目。

要使用 langchain CLI，请确保已安装最新版本的 langchain-cli。

pip install -U langchain-cli

设置

注意：我们使用 poetry 进行依赖管理。请参阅 poetry 文档了解更多信息。

使用 langchain cli 命令创建新应用

langchain app new [project_name]

在 add_routes 中定义可运行对象，转到 server.py 并编辑

add_routes(app. NotImplemented)

使用 poetry 添加第三方包（例如 langchain-openai、langchain-anthropic、langchain-mistral 等）

 # 安装pipx，参考：https://pipx.pypa.io/stable/installation/
pip install pipx 
# 加入到环境变量，需要重启PyCharm
pipx ensurepath

# 安装poetry，参考：https://python-poetry.org/docs/
pipx install poetry

# 安装 langchain-openai 库，例如：poetry add [package-name]
poetry add langchain
poetry add langchain-openai

设置相关环境变量。例如，

export OPENAI_API_KEY="sk-..."

启动您的应用

poetry run langchain serve --port=8000

服务器

以下是一个部署 OpenAI 聊天模型，讲述有关特定主题笑话的链的服务器。

 #!/usr/bin/env pythonfrom fastapi import FastAPI
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langserve import add_routes
app = FastAPI(
    title="LangChain 服务器",
    version="1.0",
    description="使用 Langchain 的 Runnable 接口的简单 API 服务器",
)
add_routes(
    app,
    ChatOpenAI(model="gpt-4"),
    path="/openai",
)
if name == "__main__":import uvicorn
    uvicorn.run(app, host="localhost", port=8000)

如果您打算从浏览器调用您的端点，您还需要设置 CORS 头。

您可以使用 FastAPI 的内置中间件来实现：

from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
# 设置所有启用 CORS 的来源
app.add_middleware(
    CORSMiddleware,
    allow_origins=["*"],
    allow_credentials=True,
    allow_methods=["*"],
    allow_headers=["*"],
    expose_headers=["*"],
)

文档

如果您已部署上述服务器，可以使用以下命令查看生成的 OpenAPI 文档：

文档地址：http://localhost:8000/docs

curl localhost:8000/docs

请确保添加 /docs 后缀。

⚠️ 首页 / 没有被设计定义，因此 curl localhost:8000 或访问该 URL 将返回 404。如果您想在 / 上有内容，请定义一个端点 @app.get("/")。

客户端

Python SDK

from langchain.schema.runnable import RunnableMap
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langserve import RemoteRunnable

openai = RemoteRunnable("http://localhost:8000/openai/")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", "你是一个喜欢写故事的助手"), ("system", "写一个故事，主题是： {topic}")]
)
# 可以定义自定义链
chain = prompt | RunnableMap({"openai": openai
})
response = chain.batch([{"topic": "猫"}])
print(response)
#[{'openai': AIMessage(content='从前，有一个叫做肖恩的男孩，他在一个宁静的乡村里生活。一天，他在家的后院发现了一个小小的，萌萌的猫咪。这只猫咪有一双大大的蓝色眼睛，毛色如同朝霞般的粉色，看起来非常可爱。\n\n肖恩把这只猫咪带回了家，他给她取名为“樱花”，因为她的毛色让他联想到春天盛开的樱花。肖恩非常喜欢樱花，他用心照顾她，每天都会为她准备新鲜的食物和清水，还会陪她玩耍，带她去散步。\n\n樱花也非常喜欢肖恩，她会在肖恩读书的时候躺在他的脚边，会在他伤心的时候安慰他，每当肖恩回家的时候，她总是第一个跑出来迎接他。可是，樱花有一个秘密，她其实是一只会说人话的猫。\n\n这个秘密是在一个月圆的夜晚被肖恩发现的。那天晚上，肖恩做了一个噩梦，他从梦中惊醒，发现樱花正坐在他的床边，用人的语言安慰他。肖恩一开始以为自己在做梦，但是当他清醒过来，樱花还在继续讲话，他才知道这是真的。\n\n樱花向肖恩解释，她是一只来自神秘的猫咪国度的使者，她的任务是保护和帮助那些善良和爱护动物的人。肖恩因为对她的善良和照顾，使她决定向他展现真实的自我。\n\n肖恩虽然感到惊讶，但他并没有因此而害怕或者排斥樱花。他觉得这只使得他更加喜欢樱花，觉得这是他们之间的特殊纽带。\n\n从那天开始，肖恩和樱花的关系变得更加亲密，他们像最好的朋友一样，分享彼此的秘密，一起度过快乐的时光。樱花也用她的智慧和力量，帮助肖恩解决了许多困扰他的问题。\n\n许多年过去了，肖恩长大了，他离开了乡村，去了城市上大学。但是，无论他走到哪里，都会带着樱花。他们的友情和互相的陪伴，让他们无论在哪里，都能感到家的温暖。\n\n最后，肖恩成为了一名作家，他写下了自己和樱花的故事，这个故事被人们广为传播，让更多的人知道了这个关于善良、友情和勇气的故事。而樱花，也永远陪伴在肖恩的身边，成为他生活中不可或缺的一部分。\n\n这就是肖恩和樱花的故事，一个关于男孩和他的猫的故事，充满了奇迹、温暖和爱。', response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 1050, 'prompt_tokens': 33, 'total_tokens': 1083}, 'model_name': 'gpt-4-0613', 'system_fingerprint': None, 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run-c44f1624-ea75-424b-ba3d-e741baf44bda-0', usage_metadata={'input_tokens': 33, 'output_tokens': 1050, 'total_tokens': 1083})}]

在 TypeScript 中（需要 LangChain.js 版本 0.0.166 或更高）：

import { RemoteRunnable } from "@langchain/core/runnables/remote";
const chain = new RemoteRunnable({
    url: `http://localhost:8000/openai/`,
});
const result = await chain.invoke({
    topic: "cats",
});

使用 requests 的 Python 代码：

import requests
response = requests.post("http://localhost:8000/openai",
    json={'input': {'topic': 'cats'}}
)
response.json()

您也可以使用 curl：

curl --location --request POST 'http://localhost:8000/openai/stream' \
    --header 'Content-Type: application/json' \
    --data-raw '{
        "input": {
            "topic": "狗"
        }
    }'

端点

以下代码：

...
add_routes(
    app,
    runnable,
    path="/my_runnable",
)

将以下端点添加到服务器：

POST /my_runnable/invoke - 对单个输入调用可运行项
POST /my_runnable/batch - 对一批输入调用可运行项
POST /my_runnable/stream - 对单个输入调用并流式传输输出
POST /my_runnable/stream_log - 对单个输入调用并流式传输输出，包括生成的中间步骤的输出
POST /my_runnable/astream_events - 对单个输入调用并在生成时流式传输事件，包括来自中间步骤的事件
GET /my_runnable/input_schema - 可运行项的输入的 JSON 模式
GET /my_runnable/output_schema - 可运行项的输出的 JSON 模式
GET /my_runnable/config_schema - 可运行项的配置的 JSON 模式

这些端点与 LangChain 表达式语言接口相匹配。

二、LangChain 服务监控

与构建任何类型的软件一样，使用 LLM 构建时，总会有调试的需求。模型调用可能会失败，模型输出可能格式错误，或者可能存在一些嵌套的模型调用，不清楚在哪一步出现了错误的输出。有三种主要的调试方法：

详细模式（Verbose）：为你的链中的“重要”事件添加打印语句。
调试模式（Debug）：为你的链中的所有事件添加日志记录语句。
LangSmith 跟踪：将事件记录到 LangSmith，以便在那里进行可视化。

	详细模式(Verbose Mode)	调试模式(Debug Mode)	LangSmith跟踪
免费	✅	✅	✅
用户界面	❌	❌	✅
持久化	❌	❌	✅
查看所有事件	❌	✅	✅
查看“重要”事件	✅	❌	✅
本地运行	✅	✅	❌

LangSmith Tracing（跟踪）

使用 LangChain 构建的许多应用程序将包含多个步骤，其中包含多次 LLM 调用。随着这些应用程序变得越来越复杂，能够检查链或代理内部发生了什么变得至关重要。这样做的最佳方式是使用 LangSmith。在上面的链接上注册后，请确保设置你的环境变量以开始记录跟踪：

LangSmith 官网：smith.langchain.com/

tavily 官网：tavily.com/

 #windows导入环境变量
#配置LangSmith 监控开关，true开启，false关闭
setx LANGCHAIN_TRACING_V2 "true"
#配置 LangSmith api key
setx LANGCHAIN_API_KEY "..."
#配置 taily api key
setx TAVILY_API_KEY "..."

#mac 导入环境变量
export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_API_KEY="..."
export TAVILY_API_KEY="..."

假设我们有一个代理，并且希望可视化它所采取的操作和接收到的工具输出。在没有任何调试的情况下，这是我们看到的：

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.globals import set_verbose

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
tools = [TavilySearchResults(max_results=1)]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system","你是一位得力的助手。",),
        ("placeholder", "{chat_history}"),
        ("human", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
    ]
)
# 构建工具代理
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
set_verbose(True)
# 通过传入代理和工具来创建代理执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
agent_executor.invoke(
    {"input": "谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？"}
)

{'input': '谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？', 'output': '克里斯托弗·诺兰（Christopher Nolan）出生于1970年7月30日。截至2023年，他53岁。'}

我们没有得到太多输出，但由于我们设置了 LangSmith，我们可以轻松地看到发生了什么： smith.langchain.com/public/a89f…

Verbose（详细日志打印）

如果你在 Jupyter 笔记本中进行原型设计或运行 Python 脚本，打印出链运行的中间步骤可能会有所帮助。有许多方法可以以不同程度的详细程度启用打印。注意：即使启用了 LangSmith，这些仍然有效，因此你可以同时打开并运行它们。

set_verbose(True)

设置 verbose 标志将以稍微更易读的格式打印出输入和输出，并将跳过记录某些原始输出（例如 LLM 调用的令牌使用统计信息），以便您可以专注于应用程序逻辑。

from langchain.globals import set_verbose
set_verbose(True)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
agent_executor.invoke(
    {"input": "Who directed the 2023 film Oppenheimer and what is their age in days?"}
)

Entering new AgentExecutor chain...
Invoking: tavily_search_results_json with `{'query': '2023 movie Oppenheimer director'}`
[{'url': 'https://www.imdb.com/title/tt15398776/fullcredits/', 'content': 'Oppenheimer (2023) cast and crew credits, including actors, actresses, directors, writers and more. Menu. ... director of photography: behind-the-scenes Jason Gary ... best boy grip ... film loader Luc Poullain ... aerial coordinator'}]
Invoking: `tavily_search_results_json` with `{'query': 'Christopher Nolan age'}`
[{'url': 'https://www.nme.com/news/film/christopher-nolan-fans-are-celebrating-his-54th-birthday-youve-changed-things-forever-3779396', 'content': "Christopher Nolan is 54 Still my fave bit of Nolan trivia: Joey Pantoliano on creating Ralph Cifaretto's look in The Sopranos: 'The wig I had them build as an homage to Chris Nolan, I like ..."}]2023年的电影《奥本海默》由克里斯托弗·诺兰（Christopher Nolan）执导。他目前54岁。
> Finished chain.

{'input': '谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？', 'output': '克里斯托弗·诺兰（Christopher Nolan）出生于1970年7月30日。截至2023年，他53岁。'}

Debug（调试日志打印）

set_debug(True)

设置全局的 debug 标志将导致所有具有回调支持的 LangChain 组件（链、模型、代理、工具、检索器）打印它们接收的输入和生成的输出。这是最详细的设置，将完全记录原始输入和输出。

from langchain.globals import set_debug
# 构建工具代理
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
# 打印调试日志
set_debug(True)
# 不输出详细日志
set_verbose(False)
# 通过传入代理和工具来创建代理执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
agent_executor.invoke(
    {"input": "谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？"}
)

[chain/start] [chain:AgentExecutor] Entering Chain run with input:
{"input": "谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？"
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad>] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad>] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad> > chain:RunnableLambda] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad> > chain:RunnableLambda] [1ms] Exiting Chain run with output:
{"output": []
}
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad>] [4ms] Exiting Chain run with output:
{"agent_scratchpad": []
}
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad>] [10ms] Exiting Chain run with output:
{"input": "谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？","intermediate_steps": [],"agent_scratchpad": []
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > prompt:ChatPromptTemplate] Entering Prompt run with input:
{"input": "谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？","intermediate_steps": [],"agent_scratchpad": []
}
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > prompt:ChatPromptTemplate] [1ms] Exiting Prompt run with output:
[outputs]
[llm/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > llm:ChatOpenAI] Entering LLM run with input:
{"prompts": ["System: 你是一位得力的助手。\nHuman: 谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？"
  ]
}
[llm/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > llm:ChatOpenAI] [1.81s] Exiting LLM run with output:
{"generations": [
    [
      {"text": "","generation_info": {"finish_reason": "tool_calls","model_name": "gpt-4o-2024-05-13","system_fingerprint": "fp_4e2b2da518"
        },"type": "ChatGenerationChunk","message": {"lc": 1,"type": "constructor","id": ["langchain","schema","messages","AIMessageChunk"
          ],"kwargs": {"content": "","additional_kwargs": {"tool_calls": [
                {"index": 0,"id": "call_Rhv2KLzFTU0XhJso5F79EiUp","function": {"arguments": "{"query":"2023年电影《奥本海默》导演"}","name": "tavily_search_results_json"
                  },"type": "function"
                }
              ]
            },"response_metadata": {"finish_reason": "tool_calls","model_name": "gpt-4o-2024-05-13","system_fingerprint": "fp_4e2b2da518"
            },"type": "AIMessageChunk","id": "run-cbeb35e8-b4ee-4c78-b663-e338ef90382d","tool_calls": [
              {"name": "tavily_search_results_json","args": {"query": "2023年电影《奥本海默》导演"
                },"id": "call_Rhv2KLzFTU0XhJso5F79EiUp","type": "tool_call"
              }
            ],"tool_call_chunks": [
              {"name": "tavily_search_results_json","args": "{"query":"2023年电影《奥本海默》导演"}","id": "call_Rhv2KLzFTU0XhJso5F79EiUp","index": 0,"type": "tool_call_chunk"
              }
            ],"invalid_tool_calls": []
          }
        }
      }
    ]
  ],"llm_output": null,"run": null
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > parser:ToolsAgentOutputParser] Entering Parser run with input:
[inputs]
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > parser:ToolsAgentOutputParser] [2ms] Exiting Parser run with output:
[outputs]
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence] [1.85s] Exiting Chain run with output:
[outputs]
[tool/start] [chain:AgentExecutor > tool:tavily_search_results_json] Entering Tool run with input:
"{'query': '2023年电影《奥本海默》导演'}"
[tool/end] [chain:AgentExecutor > tool:tavily_search_results_json] [2.06s] Exiting Tool run with output:
"[{'url': 'https://baike.baidu.com/item/奥本海默/58802734', 'content': '《奥本海默》是克里斯托弗·诺兰自编自导的，由基里安·墨菲主演的传记电影，该片于2023年7月21日在北美上映，8月30日在中国内地上映，2024年3月29日在日本上映。该片改编自Kai Bird、Martin J. Sherwin的《美国普罗米修斯：奥本海默的胜与悲》，影片《奥本海默》讲述了美国"原子弹之父"罗伯特· ...'}]"
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad>] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad>] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad> > chain:RunnableLambda] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad> > chain:RunnableLambda] [1ms] Exiting Chain run with output:
[outputs]
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad>] [4ms] Exiting Chain run with output:
[outputs]
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad>] [10ms] Exiting Chain run with output:
[outputs]
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > prompt:ChatPromptTemplate] Entering Prompt run with input:
[inputs]
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > prompt:ChatPromptTemplate] [1ms] Exiting Prompt run with output:
[outputs]
[llm/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > llm:ChatOpenAI] Entering LLM run with input:
{"prompts": ["System: 你是一位得力的助手。\nHuman: 谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？\nAI: \nTool: [{"url": "https://baike.baidu.com/item/奥本海默/58802734", "content": "《奥本海默》是克里斯托弗·诺兰自编自导的，由基里安·墨菲主演的传记电影，该片于2023年7月21日在北美上映，8月30日在中国内地上映，2024年3月29日在日本上映。该片改编自Kai Bird、Martin J. Sherwin的《美国普罗米修斯：奥本海默的胜与悲》，影片《奥本海默》讲述了美国\"原子弹之父\"罗伯特· ..."}]"
  ]
}
[llm/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > llm:ChatOpenAI] [1.39s] Exiting LLM run with output:
{"generations": [
    [
      {"text": "2023年电影《奥本海默》的导演是克里斯托弗·诺兰。接下来我将查询他的年龄。","generation_info": {"finish_reason": "tool_calls","model_name": "gpt-4o-2024-05-13","system_fingerprint": "fp_4e2b2da518"
        },"type": "ChatGenerationChunk","message": {"lc": 1,"type": "constructor","id": ["langchain","schema","messages","AIMessageChunk"
          ],"kwargs": {"content": "2023年电影《奥本海默》的导演是克里斯托弗·诺兰。接下来我将查询他的年龄。","additional_kwargs": {"tool_calls": [
                {"index": 0,"id": "call_QuKQUKd6YLsgTgZeYcWpk2lN","function": {"arguments": "{"query":"克里斯托弗·诺兰年龄"}","name": "tavily_search_results_json"
                  },"type": "function"
                }
              ]
            },"response_metadata": {"finish_reason": "tool_calls","model_name": "gpt-4o-2024-05-13","system_fingerprint": "fp_4e2b2da518"
            },"type": "AIMessageChunk","id": "run-b7ee6125-1af5-4073-b81e-076a859755bd","tool_calls": [
              {"name": "tavily_search_results_json","args": {"query": "克里斯托弗·诺兰年龄"
                },"id": "call_QuKQUKd6YLsgTgZeYcWpk2lN","type": "tool_call"
              }
            ],"tool_call_chunks": [
              {"name": "tavily_search_results_json","args": "{"query":"克里斯托弗·诺兰年龄"}","id": "call_QuKQUKd6YLsgTgZeYcWpk2lN","index": 0,"type": "tool_call_chunk"
              }
            ],"invalid_tool_calls": []
          }
        }
      }
    ]
  ],"llm_output": null,"run": null
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > parser:ToolsAgentOutputParser] Entering Parser run with input:
[inputs]
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > parser:ToolsAgentOutputParser] [1ms] Exiting Parser run with output:
[outputs]
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence] [1.43s] Exiting Chain run with output:
[outputs]
[tool/start] [chain:AgentExecutor > tool:tavily_search_results_json] Entering Tool run with input:
"{'query': '克里斯托弗·诺兰年龄'}"
[tool/end] [chain:AgentExecutor > tool:tavily_search_results_json] [2.89s] Exiting Tool run with output:
"[{'url': 'https://baike.baidu.com/item/克里斯托弗·诺兰/5306405', 'content': '克里斯托弗·诺兰（Christopher Nolan），1970年7月30日出生于英国伦敦，导演、编剧、制片人。1998年4月24日克里斯托弗·诺兰拍摄的首部故事片《追随》在旧金山电影节上映。2000年，克里斯托弗·诺兰凭借着他的《记忆碎片》为他获得第74届奥斯卡的提名。2005年，执导《蝙蝠侠》三部曲系列首部电影 ...'}]"
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad>] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad>] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad> > chain:RunnableLambda] Entering Chain run with input:
{"input": ""
}
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad> > chain:RunnableLambda] [1ms] Exiting Chain run with output:
[outputs]
[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad> > chain:RunnableParallel<agent_scratchpad>] [4ms] Exiting Chain run with output:
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[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > chain:RunnableAssign<agent_scratchpad>] [9ms] Exiting Chain run with output:
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[chain/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > prompt:ChatPromptTemplate] Entering Prompt run with input:
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[chain/end] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > prompt:ChatPromptTemplate] [2ms] Exiting Prompt run with output:
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[llm/start] [chain:AgentExecutor > chain:RunnableSequence > llm:ChatOpenAI] Entering LLM run with input:
{"prompts": ["System: 你是一位得力的助手。\nHuman: 谁执导了2023年的电影《奥本海默》，他多少岁了？\nAI: \nTool: [{"url": "https://baike.baidu.com/item/奥本海默/58802734", "content": "《奥本海默》是克里斯托弗·诺兰自编自导的，由基里安·墨菲主演的传记电影，该片于2023年7月21日在北美上映，8月30日在中国内地上映，2024年3月29日在日本上映。该片改编自Kai Bird、Martin J. Sherwin的《美国普罗米修斯：奥本海默的胜与悲》，影片《奥本海默》讲述了美国\"原子弹之父\"罗伯特· ..."}]\nAI: 2023年电影《奥本海默》的导演是克里斯托弗·诺兰。接下来我将查询他的年龄。\nTool: [{"url": "https://baike.baidu.com/item/克里斯托弗·诺兰/5306405", "content": "克里斯托弗·诺兰（Christopher Nolan），1970年7月30日出生于英国伦敦，导演、编剧、制片人。1998年4月24日克里斯托弗·诺兰拍摄的首部故事片《追随》在旧金山电影节上映。2000年，克里斯托弗·诺兰凭借着他的《记忆碎片》为他获得第74届奥斯卡的提名。2005年，执导《蝙蝠侠》三部曲系列首部电影 ..."}]"
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LangChain篇-服务部署与链路监控

一、LangServe 服务部署

概述

特性

限制

安装

LangChain CLI 🛠️

设置

服务器

文档

客户端

端点

二、LangChain 服务监控

LangSmith Tracing（跟踪）

Verbose（详细日志打印）

Debug（调试日志打印）