이 섹션은 LangSmith JS SDK 버전 0.2.0 이상을 사용하는 경우에 해당합니다. Serverless 환경에서 LangChain.js 또는 LangGraph.js를 사용하여 추적하는 경우 이 가이드를 참조하세요.
JavaScript 함수를 추적할 때, LangSmith는 지연 시간을 추가하지 않기 위해 기본적으로 백그라운드에서 실행을 추적합니다. 실행 컨텍스트가 갑자기 종료될 수 있는 serverless 환경에서는 함수가 완료되기 전에 모든 추적 데이터가 제대로 플러시되도록 하는 것이 중요합니다. 이를 확실히 하기 위해 다음 중 하나를 수행할 수 있습니다:
  • LANGSMITH_TRACING_BACKGROUND라는 환경 변수를 "false"로 설정합니다. 이렇게 하면 추적된 함수가 반환되기 전에 추적이 완료될 때까지 대기합니다.
    • LangSmith는 LangChain 없이도 사용할 수 있기 때문에 LangChain.js의 환경 변수와 이름이 다르게 지정되어 있습니다.
  • 추적된 실행에 커스텀 client를 전달하고 client.awaitPendingTraceBatches(); 메서드를 await합니다.
다음은 traceable 메서드와 함께 awaitPendingTraceBatches를 사용하는 예제입니다: 
import { Client } from "langsmith";
import { traceable } from "langsmith/traceable";
const langsmithClient = new Client({});
const tracedFn = traceable(
  async () => {
    return "Some return value";
  },
  {
    client: langsmithClient,
  }
);
const res = await tracedFn();
await langsmithClient.awaitPendingTraceBatches();

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높은 동시성에서의 Rate limit

기본적으로 LangSmith client는 추적된 실행이 진행됨에 따라 작업을 배치 처리하여 몇 밀리초마다 새 배치를 전송합니다. 이는 대부분의 상황에서 잘 작동하지만, 추적된 함수가 오래 실행되고 동시성이 매우 높은 경우 전체 요청 수와 관련된 rate limit에 도달할 수 있습니다. 이와 관련된 rate limit 오류가 발생하는 경우 다음과 같이 client에서 manualFlushMode: true를 설정해 볼 수 있습니다: 
import { Client } from "langsmith";
const langsmithClient = new Client({  manualFlushMode: true,});
const myTracedFunc = traceable(
  async () => {
    // Your logic here...
  },
  { client: langsmithClient }
);
그런 다음 serverless 함수가 종료되기 전에 다음과 같이 client.flush()를 수동으로 호출합니다: 
try {
  await myTracedFunc();
} finally {
  await langsmithClient.flush();
}
이렇게 하면 .flush()를 호출할 때까지 실행이 LangSmith UI에 나타나지 않습니다. 

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<Callout icon="pen-to-square" iconType="regular">
    [Edit the source of this page on GitHub.](https://github.com/langchain-ai/docs/edit/main/src/langsmith/serverless-environments.mdx)
</Callout>
<Tip icon="terminal" iconType="regular">
    [Connect these docs programmatically](/use-these-docs) to Claude, VSCode, and more via MCP for    real-time answers.
</Tip>
⌘I