探索Helicone：LangChain生态系统中的开源观察平台
引言
在当今的人工智能开发中，了解API的使用情况和开销至关重要。Helicone作为一种开源的观察平台，能为您的OpenAI流量提供详尽分析，帮助您掌握使用情况、延迟和成本等关键指标。本文将介绍如何在LangChain环境中集成和使用Helicone，以及如何启用一些强大的功能如缓存和自定义属性。
主要内容
什么是Helicone？
Helicone是一个开源观察平台，它可以代理您的OpenAI流量，并提供关键的使用洞察和报告。通过Helicone，开发者可以更清晰地了解他们的API调用开销、延迟和使用情况，从而进行更有效的资源管理。
快速开始
要在LangChain环境下使用Helicone，只需设置以下环境变量：
export OPENAI_API_BASE="https://oai.hconeai.com/v1" # 使用API代理服务提高访问稳定性
随后，您需要访问helicone.ai创建一个账户，并在仪表盘中添加您的OpenAI API密钥以查看日志。
如何启用Helicone缓存
启用缓存可以极大地提高API响应效率。以下是如何在代码中启用Helicone缓存：
from langchain_openai import OpenAI
import openai
# 设置API基础URL
openai.api_base = "https://oai.hconeai.com/v1" # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 创建OpenAI对象并启用缓存
llm = OpenAI(temperature=0.9, headers={"Helicone-Cache-Enabled": "true"})
text = "What is a helicone?"
print(llm.invoke(text)) # 调用API并打印结果
如何使用Helicone自定义属性
Helicone还提供了自定义属性功能，使您可以在请求中附加自定义元数据。以下是一个示例：
from langchain_openai import OpenAI
import openai
# 设置API基础URL
openai.api_base = "https://oai.hconeai.com/v1" # 使用API代理服务提高访问稳定性
# 创建OpenAI对象并添加自定义属性
llm = OpenAI(temperature=0.9, headers={
"Helicone-Property-Session": "24",
"Helicone-Property-Conversation": "support_issue_2",
"Helicone-Property-App": "mobile",
})
text = "What is a helicone?"
print(llm.invoke(text)) # 调用API并打印结果
通过设置自定义属性，您可以更有效地管理和分析API请求。
常见问题和解决方案
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无法访问API： 在某些地区，访问外部API可能会受限。建议使用API代理服务（例如Helicone），以提高访问的稳定性和可靠性。
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缓存未生效： 确保在请求头中正确设置了
Helicone-Cache-Enabled为true。 -
自定义属性未记录： 检查请求中是否正确包含自定义属性的头信息。
总结和进一步学习资源
结合使用Helicone和LangChain，您可以更好地管理您的AI模型请求，优化性能并分析使用情况。建议查看以下资源进一步了解：
参考资料
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