## 引言
在当今的AI驱动应用中，了解用户与产品交互的方式尤为重要。这不仅能帮助开发者获取用户行为洞察，还能优化用户体验。Context提供了一种简单且快速的方法来实现这一目标。本指南将详细介绍如何在30分钟内通过Context集成用户分析功能。
## 主要内容
### 1. 安装与设置
首先，确保你已经安装了必要的软件包。使用以下命令安装它们：
```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-community context-python
2. 获取API凭证
要使用Context的API，需要先获取API令牌：
- 访问你的Context账户设置页面（with.context.ai/settings）。
- 生成一个新的API令牌，并将其妥善保管。
3. 设置ContextCallbackHandler
在使用ContextCallbackHandler前，确保已安装context-python包。然后通过Langchain导入handler，并使用你的API令牌实例化它：
import os
from langchain_community.callbacks.context_callback import ContextCallbackHandler
token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]
context_callback = ContextCallbackHandler(token)
4. 使用Context进行用户交互记录
4.1 聊天模型中的Context回调
使用Context回调处理程序直接记录用户与AI助手的对话：
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)) # 使用API代理服务提高访问稳定性
4.2 链中的Context回调
Context回调处理程序也可以用于记录链的输入和输出，但不记录链的中间步骤。
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")) # 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
- 网络连接问题：由于某些地区的网络限制，API访问可能不稳定。建议使用API代理服务提高访问的稳定性。
- API令牌失效：确保API令牌的安全存储，不要意外曝光。若失效，请重新生成。
总结和进一步学习资源
通过本文的步骤，你可以快速在LLM产品中集成Context进行用户分析。继续探索Langchain和Context的文档，以便深入掌握更多功能。
参考资料
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