If you're not seeing traces in your tracing project or notice traces logged to the wrong project/workspace, the issue might be due to LangSmith's default environment variable caching. This is especially common when running LangSmith within a Jupyter notebook. Follow these steps to diagnose and resolve the issue:

1. 验证环境变量

首先，通过运行以下命令来检查环境变量是否正确设置：

print(os.getenv("LANGSMITH_PROJECT"))
print(os.getenv("LANGSMITH_TRACING"))
print(os.getenv("LANGSMITH_ENDPOINT"))
print(os.getenv("LANGSMITH_API_KEY"))

如果输出与 .env 文件中定义的内容不匹配，则可能是由于环境变量缓存造成的。

2. 清除缓存

使用以下命令清除缓存的环境变量：

utils.get_env_var.cache_clear()

3. 重新加载环境变量

通过执行以下命令从 .env 文件重新加载环境变量：

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv(<path to .env file>, override=True)

重新加载后，您的环境变量应该正确设置。

如果您继续遇到问题，请通过共享 Slack 频道或电子邮件支持（适用于 Plus 和 Enterprise 计划）与我们联系，或在 LangChain 论坛.