[langgraph] LangSmith에서 그래프 실행 시 실행 ID(runID), 태그(tag)와 메타데이터(metadata)를 전달하는 방법

LangGraph 공식문서를 번역한 내용입니다. 필요한 경우 부연 설명을 추가하였고 이해하기 쉽게 예제를 일부 변경하였습니다. 문제가 되면 삭제하겠습니다.

https://langchain-ai.github.io/langgraph/how-tos/run-id-langsmith/

그래프 실행을 디버깅하는 것은 IDE나 터미널에서 어려울 수 있다. LangSmith를 사용하면 LangGraph로 구축한 LLM 앱의 실행 데이터를 디버깅, 테스트 및 모니터링할 수 있다. 시작하는 방법에 대한 자세한 내용은 LangSmith 문서를 참조하자.

그래프 호출 중 생성된 실행 데이터를 더 쉽게 식별하고 분석할 수 있도록, 실행 시점에 추가 구성 설정을 지정할 수 있다(참조: RunnableConfig).

필드	타입	설명
run_name	`str`	이 호출에 대한 실행 이름이다. 기본값은 클래스의 이름이다.
run_id	`UUID`	이 호출에 대한 실행의 고유 식별자이다. 지정하지 않으면 새로운 UUID가 생성된다.
tags	`List[str]`	이 호출과 모든 하위 호출(예: 체인이 LLM을 호출하는 경우)에 대한 태그이다. 이를 사용해 호출을 필터링할 수 있다.
metadata	`Dict[str, Any]`	이 호출과 모든 하위 호출에 대한 메타데이터이다(예: 체인이 LLM을 호출하는 경우). 키는 문자열이고 값은 JSON 직렬화 가능해야 한다.

LangGraph 그래프는 LangChain의 Runnable 인터페이스를 구현하며, invoke, ainvoke, stream 등의 메서드에서 두 번째 인수로 RunnableConfig를 받는다.

LangSmith 플랫폼을 사용하면 run_name, run_id, tags, metadata를 기준으로 실행 데이터를 검색하고 필터링할 수 있다.

TLDR

import uuid
config = {"run_id": uuid.uuid4()}, "tags": ["my_tag1"], "metadata": {"a": 5}}
graph.stream(inputs, config, stream_mode="values")

이후의 가이드에서는 전체 에이전트를 보여준다.

준비

우선, 필요한 패키지를 설치하자.

pip install langgraph langchain_openai

그래프 정의

여기서는 간단한 ReAct 에이전트를 사용할 것이다.

from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import Literal
from langgraph.prebuilt import create_react_agent
from langchain_core.tools import tool

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o", temperature=0)


@tool
def get_weather(city: Literal["nyc", "sf"]):
    """Use this to get weather information."""
    if city == "nyc":
        return "It might be cloudy in nyc"
    elif city == "sf":
        return "It's always sunny in sf"
    else:
        raise AssertionError("Unknown city")


tools = [get_weather]


# Define the graph
graph = create_react_agent(model, tools=tools)

그래프 실행

이제 그래프를 정의했으니, 한 번 실행하고 LangSmith에서 트레이스를 확인해 보겠다. 트레이스를 LangSmith에서 쉽게 확인할 수 있도록 설정에서 사용자 지정 run_id를 전달하겠다.

이 과정은 LANGSMITH_API_KEY 환경 변수가 설정되어 있다고 가정한다.

참고로, 기본적으로 실행 결과는 기본 프로젝트에 기록되지만, LANGCHAIN_PROJECT 환경 변수를 설정하여 기록할 프로젝트를 지정할 수도 있다.

import uuid


def print_stream(stream):
    for s in stream:
        message = s["messages"][-1]
        if isinstance(message, tuple):
            print(message)
        else:
            message.pretty_print()


inputs = {"messages": [("user", "what is the weather in sf")]}

config = {"run_name": "agent_007", "tags": ["cats are awesome"]}

print_stream(graph.stream(inputs, config, stream_mode="values"))

================================[1m Human Message [0m=================================

what is the weather in sf
==================================[1m Ai Message [0m==================================
Tool Calls:
  get_weather (call_9ZudXyMAdlUjptq9oMGtQo8o)
 Call ID: call_9ZudXyMAdlUjptq9oMGtQo8o
  Args:
    city: sf
=================================[1m Tool Message [0m=================================
Name: get_weather

It's always sunny in sf
==================================[1m Ai Message [0m==================================

The weather in San Francisco is currently sunny.