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ddtrace 是 Datadog 应用性能监控（APM）库，提供集成以监控您的 LangChain 应用。
ddtrace 的 LangChain 集成主要功能：
  • 追踪：捕获 LangChain 请求、参数、提示-补全内容，并可视化 LangChain 操作。
  • 指标：捕获 LangChain 请求延迟、错误及 token/成本使用情况（适用于 OpenAI LLM 和聊天模型）。
  • 日志：存储每个 LangChain 操作的提示补全数据。
  • 仪表盘：将指标、日志和追踪数据合并到单一平面以监控 LangChain 请求。
  • 监控器：对 LangChain 请求延迟或错误率激增提供警报。
注意：ddtrace LangChain 集成目前提供对 LLM、聊天模型、文本嵌入模型、链和向量存储的追踪。

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安装与设置

  1. 在 Datadog Agent 中启用 APM 和 StatsD，并提供 Datadog API 密钥。例如，在 Docker 中：
docker run -d --cgroupns host \
              --pid host \
              -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro \
              -v /proc/:/host/proc/:ro \
              -v /sys/fs/cgroup/:/host/sys/fs/cgroup:ro \
              -e DD_API_KEY=<DATADOG_API_KEY> \
              -p 127.0.0.1:8126:8126/tcp \
              -p 127.0.0.1:8125:8125/udp \
              -e DD_DOGSTATSD_NON_LOCAL_TRAFFIC=true \
              -e DD_APM_ENABLED=true \
              gcr.io/datadoghq/agent:latest
  1. 安装 Datadog APM Python 库。
pip install "ddtrace>=1.17"
  1. 通过在 LangChain Python 应用命令前加上 ddtrace-run 前缀，可以自动启用 LangChain 集成：
DD_SERVICE="my-service" DD_ENV="staging" DD_API_KEY=<DATADOG_API_KEY> ddtrace-run python <your-app>.py
注意：如果 Agent 使用非默认主机名或端口，请确保同时设置 DD_AGENT_HOST、DD_TRACE_AGENT_PORT 或 DD_DOGSTATSD_PORT。 此外，可以通过在应用中第一次导入 langchain 之前添加 patch_all() 或 patch(langchain=True) 来以编程方式启用 LangChain 集成。 注意，使用 ddtrace-run 或 patch_all() 还会启用 requests 和 aiohttp 集成（追踪对 LLM 提供商的 HTTP 请求），以及 openai 集成（追踪对 OpenAI 库的请求）。 
from ddtrace import config, patch

# 注意：确保在调用 `patch()` 之前配置集成！
# 例如 config.langchain["logs_enabled"] = True

patch(langchain=True)

# 追踪同步 HTTP 请求
# patch(langchain=True, requests=True)

# 追踪异步 HTTP 请求（到 OpenAI 库）
# patch(langchain=True, aiohttp=True)

# 包含来自 OpenAI 集成的底层 OpenAI span
# patch(langchain=True, openai=True)patch_all
有关更高级的用法，请参阅 APM Python 库文档。

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配置

有关所有可用配置选项，请参阅 APM Python 库文档。

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日志提示和补全采样

要启用日志提示和补全采样，请设置环境变量 DD_LANGCHAIN_LOGS_ENABLED=1。默认情况下，10% 的追踪请求会发出包含提示和补全内容的日志。 要调整日志采样率，请参阅 APM 库文档。 注意：日志提交需要在运行 ddtrace-run 时指定 DD_API_KEY。

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故障排除

需要帮助？请在 ddtrace 上创建 issue，或联系 Datadog 支持。
在 GitHub 上编辑此页面 或提交 issue。
通过 MCP 将这些文档连接到 Claude、VSCode 等，获取实时答案。