要监控 LangChain 的性能和日志，首先要利用其内置的日志记录功能，并集成第三方工具以获得更深入的见解。LangChain 提供了一个回调系统，允许开发人员跟踪诸如 API 调用、模型响应和错误等事件。 例如，您可以使用 ConsoleCallbackHandler 将日志直接输出到开发期间的终端，这有助于实时调试与模型、链或代理的交互。 此外，LangChain 支持自定义记录器和处理程序，使您可以将日志路由到文件或外部服务（如 Cloud Logging 或 Datadog）。 通过配置这些处理程序，您可以捕获延迟、token 使用情况和错误率等指标，这些指标对于了解性能瓶颈至关重要。
对于性能监控，请考虑使用可观察性工具来检测您的 LangChain 应用程序。 像 Prometheus 或 OpenTelemetry 这样的工具可以跟踪自定义指标，例如执行链所花费的时间或向外部服务发出的 API 调用次数。 例如，您可以在装饰器中包装 LangChain LLM 调用，该装饰器测量执行时间并增加故障计数器。 如果您使用的是云服务，那么像 AWS CloudWatch 或 Google Cloud Monitoring 这样的平台可以通过仪表板可视化这些指标，从而更容易发现趋势或异常。 您还可以记录结构化数据（例如，JSON 日志），以包含诸如用户 ID 或链名称之类的上下文，从而简化 Elasticsearch 或 Splunk 等工具中的过滤和分析。
最后，实施集中式日志记录和错误跟踪，以聚合跨服务的数据。 例如，使用像 structlog 这样的日志库来一致地格式化日志，并将它们发送到像 ELK Stack（Elasticsearch、Logstash、Kibana）这样的集中式系统。 此设置允许您将 LangChain 日志与应用程序的其他部分（如数据库查询或用户身份验证步骤）相关联。 如果 LangChain 链中发生错误，像 Sentry 或 Rollbar 这样的工具可以捕获堆栈跟踪并提醒您的团队，提供诸如输入提示或模型参数之类的上下文。 通过将 LangChain 的内置功能与外部工具相结合，您可以全面了解性能和可靠性，从而更快地进行故障排除和优化。