DL에서 적당히 print문으로 결과를 확인한 것과 달리 LLM agent를 만들어놓으니 output tracing이 매우 귀찮았다. pretty_print 요런거 쓰다가 신문물인 Langsmith를 발견. 심화로 가면 복잡하게 설정할 것이 있으나 간단하게는 누구나 사용하기 쉽다.
1. Langsmith API Key를 발급한다.
2. 프로젝트 폴더안에 .env 파일을 만들고 아래와 같이 작성한다.
Langsmith API key인데 langchain API key에 넣어줘야한다. 그래서 헷갈림...
# .env
LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_API_KEY="your key" # langsmith에서 받은 api key
LANGCHAIN_PROJECT=default
OPENAI_API_KEY="your key"3. env load한다.
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()4. 따로 설정할 것 없이 Agent를 만든다.
from typing import Literal
from langchain.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
#(중략...)5. Langsmith에서 tracing 결과를 확인한다.
'ML&DL > LLM' 카테고리의 다른 글
| Linux에서 Ollama 사용법 On-premise 오픈소스 LLM 사용해보기 (1) | 2026.01.21 |
|---|
