데싸 되기

LangGraph + LangSmith를 실전에서 더 잘 활용하기 위한 고급 기능들을 소개하겠습니다.각 노드 트레이스 명시, 로그 삽입, 평가(Eval)까지 한 번에 정리해드릴게요.✅ 1. 각 노드별 LangSmith trace 명시 방법LangGraph에서는 노드를 등록할 때 LangChain의 Runnable 객체 또는 @traceable로 감싼 함수를 사용할 수 있어요.📌 방법 A. 노드 함수에 @traceable 붙이기from langsmith import traceable@traceable(name="RefineQueryNode", run_type="chain")def refine_query(state: dict) -> dict: # 프롬프트 정제 로직 refined = f"정제된 ..

LangGraph가 LangChain과 LangSmith를 자동 통합하기 때문에 따로 @traceable 표기할 필요 없음✅ 왜 @traceable 없어도 LangSmith에 기록될까?LangGraph는 내부적으로 LangChain 객체(LLM, Retriever 등)를 사용하며, LangSmith와 통합된 상태에서는 graph 내의 각 노드 실행 결과를 자동으로 trace합니다.result = await graph_app.ainvoke( lg_input, config={ "configurable": { "thread_id": f"{request.session_id}_{request.question_user_id}" }, "run_nam..

LLM 기반 애플리케이션을 개발할 때 디버깅·모니터링·평가를 한곳에서 해결해주는 플랫폼, LangSmith를 소개합니다.🔎 1. LangSmith란?서비스명: LangSmith출시 배경: LangChain 팀이 개발한 LLM 앱 관찰·평가 플랫폼 (docs.smith.langchain.com, docs.smith.langchain.com)핵심 기능:Tracing / Observability – LLM 호출, 체인, 에이전트 실행을 자동으로 기록Evaluations (Evals) – 실 운영 데이터를 기반으로 자동 및 사용자 평가Prompt Engineering 툴 – 프롬프트 버전 관리, Playground, 협업 기능🌟 2. LangSmith가 왜 특별한가?기존 ChatGPT나 Claude와 비교했..