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title: Instructor로 추적하기
sidebarTitle: Instructor (Python 전용)
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LangSmith는 LLM으로 구조화된 출력을 생성하기 위한 인기 있는 오픈소스 라이브러리인 [Instructor](https://python.useinstructor.com/)와의 편리한 통합을 제공합니다.

사용하려면 먼저 LangSmith API key를 설정해야 합니다.

```shell
export LANGSMITH_API_KEY=<your-api-key>
# For LangSmith API keys linked to multiple workspaces, set the LANGSMITH_WORKSPACE_ID environment variable to specify which workspace to use.
export LANGSMITH_WORKSPACE_ID=<your-workspace-id>
다음으로 LangSmith SDK를 설치해야 합니다: 
pip install -U langsmith
langsmith.wrappers.wrap_openai로 OpenAI client를 래핑하세요 
from openai import OpenAI
from langsmith import wrappers

client = wrappers.wrap_openai(OpenAI())
이후 instructor를 사용하여 래핑된 OpenAI client를 패치할 수 있습니다: 
import instructor

client = instructor.patch(client)
이제 instructor를 평소처럼 사용할 수 있지만, 모든 것이 LangSmith에 기록됩니다! 
from pydantic import BaseModel


class UserDetail(BaseModel):
    name: str
    age: int


user = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    response_model=UserDetail,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Extract Jason is 25 years old"},
    ]
)
종종 다른 함수 내부에서 instructor를 사용하게 됩니다. 이 래핑된 client를 사용하고 해당 함수들을 @traceable로 데코레이팅하여 중첩된 trace를 얻을 수 있습니다. @traceable decorator를 사용한 코드 추적 어노테이션 방법에 대한 자세한 내용은 이 가이드를 참조하세요. 
# You can customize the run name with the `name` keyword argument
@traceable(name="Extract User Details")
def my_function(text: str) -> UserDetail:
    return client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        response_model=UserDetail,
        messages=[
            {"role": "user", "content": f"Extract {text}"},
        ]
    )

my_function("Jason is 25 years old")


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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/trace-with-instructor.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