LangChain

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AgentOps는 LangChain 애플리케이션을 위한 일급(first class) 지원을 제공해요. LangChain으로 만든 앱에 AgentOps를 추가하는 방법을 함께 알아볼게요.

출처: 문서

본문

AgentOps는 LangChain으로 구축된 애플리케이션과 매끄럽게 동작해요.

LangChain 애플리케이션에 AgentOps 추가하기 (Adding AgentOps to LangChain applications)

1. AgentOps SDK와 추가 LangChain 의존성 설치하기 (Install the AgentOps SDK and the additional LangChain dependency)

pip install agentops
pip install agentops[langchain]

poetry add agentops
poetry add agentops[langchain]

참고: 그 참고로 GitHub에서 별표(star)를 눌러주세요 (어쩌면 우리의 3,000번째 별이 될 수도 있어요 😊)

2. import 문 설정하기 (Set up your import statements)

다음 LangChain 및 AgentOps 의존성을 import 하세요.

import os
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from agentops.integration.callbacks.langchain import LangchainCallbackHandler

3. 호출을 위한 LangChain handler 설정하기 (Set up your LangChain handler to make the calls)

팁: 별도의 agentops.init() 호출을 설정할 필요가 없어요. LangChain callback handler가 AgentOps 클라이언트를 자동으로 초기화해주기 때문이에요.

AgentOps callback handler로 LangChain 에이전트를 설정하면, AgentOps가 여러분의 LangChain 세션을 자동으로 기록해요.

handler = LangchainCallbackHandler(api_key=AGENTOPS_API_KEY, tags=['LangChain Example'])



llm = ChatOpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY,
	callbacks=[handler],
	model='gpt-3.5-turbo')

agent = initialize_agent(tools,
	llm,
	agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
	verbose=True,
	callbacks=[handler], # You must pass in a callback handler to record your agent
	handle_parsing_errors=True)

팁: API key를 .env 변수로 설정하면 쉽게 사용할 수 있어요.

AGENTOPS_API_KEY=<YOUR API KEY>

환경 변수에 대한 자세한 내용은 Advanced Configuration에서 확인할 수 있어요.

4. 에이전트 실행하기 (Run your agent)

프로그램을 실행하고 app.agentops.ai/drilldown을 방문해서 여러분의 LangChain Agent를 관찰해보세요! 🕵️

팁: 실행 후 AgentOps는 대시보드의 세션으로 바로 연결되는 클릭 가능한 URL을 콘솔에 출력해요.

전체 예제 (Full Examples)

import os
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent, AgentType
from agentops.integration.callbacks.langchain import LangchainCallbackHandler

handler = LangchainCallbackHandler(api_key=AGENTOPS_API_KEY, tags=['LangChain Example'])

llm = ChatOpenAI(openai_api_key=OPENAI_API_KEY,
	callbacks=[handler],
	model='gpt-3.5-turbo')

agent = initialize_agent(tools,
	llm,
	agent=AgentType.CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION,
	verbose=True,
	callbacks=[handler], # You must pass in a callback handler to record your agent
	handle_parsing_errors=True)

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