使用TrubricsCallbackHandler提升AI模型用户互动分析
引言
随着AI模型日益复杂化，了解用户如何与模型互动变得至关重要。Trubrics是一个强大的用户分析平台，帮助开发者收集、分析并管理用户对AI模型的输入与反馈。在这篇文章中，我们将介绍如何设置TrubricsCallbackHandler，以便在Langchain环境中使用。
主要内容
安装与设置
首先，我们需要安装trubrics和langchain等相关库：
%pip install --upgrade --quiet trubrics langchain langchain-community
获取Trubrics凭证
如果你还没有Trubrics账号，可以在这里创建一个。初次创建时会默认生成一个项目。在你的代码中设置环境变量来保存Trubrics凭证：
import os
os.environ["TRUBRICS_EMAIL"] = "your_email@example.com"
os.environ["TRUBRICS_PASSWORD"] = "your_password"
使用TrubricsCallbackHandler
TrubricsCallbackHandler可以接收多个可选参数，用于配置Trubrics提示。以下是一个简单的使用示例：
from langchain_community.callbacks.trubrics_callback import TrubricsCallbackHandler
handler = TrubricsCallbackHandler()
集成OpenAI模型
可以使用OpenAI模型，并将Trubrics回调处理程序集成到生成过程中：
from langchain_openai import OpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = OpenAI(callbacks=[TrubricsCallbackHandler()])
res = llm.generate(["Tell me a joke", "Write me a poem"])
print("--> GPT's joke: ", res.generations[0][0].text)
print("--> GPT's poem: ", res.generations[1][0].text)
集成Chat模型
如果您更倾向于使用聊天模型，TrubricsCallbackHandler同样支持：
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
chat_llm = ChatOpenAI(
callbacks=[
TrubricsCallbackHandler(
project="default",
tags=["chat model"],
user_id="user-id-1234",
some_metadata={"hello": [1, 2]},
)
]
)
chat_res = chat_llm.invoke(
[
SystemMessage(content="Every answer of yours must be about OpenAI."),
HumanMessage(content="Tell me a joke"),
]
)
print(chat_res.content)
常见问题和解决方案
网络访问问题
由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。请考虑在代码中集成网络代理。
凭证管理
确保Trubrics凭证安全存储于环境变量中，不在代码库中明文存储。
总结和进一步学习资源
通过集成TrubricsCallbackHandler，开发者可以轻松追踪和分析用户如何与AI模型互动，从而优化用户体验。对于进一步的学习资源，可以参考以下内容：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
