排查追踪嵌套问题
当使用 LangSmith SDK、LangGraph 和 LangChain 进行追踪时，追踪应自动传播正确的上下文，以便在父追踪中执行的代码将在 UI 中的预期位置呈现。
如果您看到子运行进入单独的追踪（并出现在顶层），则可能是由以下已知的“边缘情况”之一引起的。
Python
以下概述了使用 Python 构建时“拆分”追踪的常见原因。
使用 asyncio 进行上下文传播
当在 Python 版本 < 3.11 中使用异步调用（尤其是流式传输）时，您可能会遇到追踪嵌套问题。这是因为 Python 的 asyncio 仅在 3.11 版本中 添加了对传递上下文的完整支持。
原因
LangChain 和 LangSmith SDK 使用 contextvars 隐式传播追踪信息。在 Python 3.11 及更高版本中，这可以无缝工作。但是，在早期版本（3.8、3.9、3.10）中，asyncio 任务缺乏适当的 contextvar 支持，这可能导致追踪断开连接。
如何解决
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升级 Python 版本（推荐） 如果可能，升级到 Python 3.11 或更高版本以实现自动上下文传播。
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手动上下文传播 如果升级不是一个选项，您需要手动传播追踪上下文。该方法因您的设置而异
a) 使用 LangGraph 或 LangChain 将父
config传递给子调用import asyncio
from langchain_core.runnables import RunnableConfig, RunnableLambda
@RunnableLambda
async def my_child_runnable(
inputs: str,
# The config arg (present in parent_runnable below) is optional
):
yield "A"
yield "response"
@RunnableLambda
async def parent_runnable(inputs: str, config: RunnableConfig):
async for chunk in my_child_runnable.astream(inputs, config):
yield chunk
async def main():
return [val async for val in parent_runnable.astream("call")]
asyncio.run(main())b) 直接使用 LangSmith 直接传递运行树
import asyncio
import langsmith as ls
@ls.traceable
async def my_child_function(inputs: str):
yield "A"
yield "response"
@ls.traceable
async def parent_function(
inputs: str,
# The run tree can be auto-populated by the decorator
run_tree: ls.RunTree,
):
async for chunk in my_child_function(inputs, langsmith_extra={"parent": run_tree}):
yield chunk
async def main():
return [val async for val in parent_function("call")]
asyncio.run(main())c) 将装饰代码与 LangGraph/LangChain 结合使用 使用手动移交技术的组合
import asyncio
import langsmith as ls
from langchain_core.runnables import RunnableConfig, RunnableLambda
@RunnableLambda
async def my_child_runnable(inputs: str):
yield "A"
yield "response"
@ls.traceable
async def my_child_function(inputs: str, run_tree: ls.RunTree):
with ls.tracing_context(parent=run_tree):
async for chunk in my_child_runnable.astream(inputs):
yield chunk
@RunnableLambda
async def parent_runnable(inputs: str, config: RunnableConfig):
# @traceable decorated functions can directly accept a RunnableConfig when passed in via "config"
async for chunk in my_child_function(inputs, langsmith_extra={"config": config}):
yield chunk
@ls.traceable
async def parent_function(inputs: str, run_tree: ls.RunTree):
# You can set the tracing context manually
with ls.tracing_context(parent=run_tree):
async for chunk in parent_runnable.astream(inputs):
yield chunk
async def main():
return [val async for val in parent_function("call")]
asyncio.run(main())
使用线程进行上下文传播
通常的做法是开始追踪，并希望在单个追踪中的所有子任务上应用一些并行性。Python 的 stdlib ThreadPoolExecutor 默认情况下会破坏追踪。
原因
Python 的 contextvars 在新线程中开始时为空。以下是处理保持追踪连续性的两种方法
如何解决
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使用 LangSmith 的 ContextThreadPoolExecutor
LangSmith 提供了一个
ContextThreadPoolExecutor，它可以自动处理上下文传播from langsmith.utils import ContextThreadPoolExecutor
from langsmith import traceable
@traceable
def outer_func():
with ContextThreadPoolExecutor() as executor:
inputs = [1, 2]
r = list(executor.map(inner_func, inputs))
@traceable
def inner_func(x):
print(x)
outer_func() -
手动提供父运行树
或者，您可以手动将父运行树传递给内部函数
from langsmith import traceable, get_current_run_tree
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
@traceable
def outer_func():
rt = get_current_run_tree()
with ThreadPoolExecutor() as executor:
r = list(
executor.map(
lambda x: inner_func(x, langsmith_extra={"parent": rt}), [1, 2]
)
)
@traceable
def inner_func(x):
print(x)
outer_func()在这种方法中，我们使用
get_current_run_tree()获取当前运行树，并使用langsmith_extra参数将其传递给内部函数。
即使在单独的线程中执行，这两种方法都确保内部函数调用正确地聚合在初始追踪堆栈下。