引言
在当前的人工智能时代，开发者越来越需要能够快速、可靠地测试和部署人工智能应用的平台。Portkey为这些需求提供了一个完美的解决方案。通过其AI Gateway和Observability Suite，Portkey帮助团队构建高效、快速和性价比高的应用。本篇文章将介绍如何使用Portkey与Langchain集成，优化人工智能应用的生产就绪性。
主要内容
连接到150+模型的统一API
Portkey允许你通过统一的API接口，访问超过150个模型。这使得开发者能够根据不同的需求，快速切换和测试不同的AI模型。对于Langchain用户，只需简单几步即可连接到Portkey的强大AI网关。
实现自动重试与回退机制
Portkey不仅允许连接到多个模型，并且内置了智能重试和回退机制。当遇到请求失败时，Portkey会自动尝试重新请求或切换到备用模型，以确保应用的稳定性和持续运行。
高效的日志和指标跟踪
使用Portkey，所有的请求都会被记录和跟踪。从而使开发者能够方便地进行调试与分析。它提供的42+项指标和日志数据，为应用的性能优化提供了坚实的数据基础。
代码示例
from langchain_openai import ChatOpenAI
from portkey_ai import createHeaders, PORTKEY_GATEWAY_URL
PORTKEY_API_KEY = "your-portkey-api-key" # 从Portkey获取你的API密钥
PROVIDER_API_KEY = "openai-api-key" # AI提供商的API密钥
# 创建Portkey所需的请求头
portkey_headers = createHeaders(api_key=PORTKEY_API_KEY, provider="openai")
# 初始化Langchain模型，指向Portkey的AI Gateway
llm = ChatOpenAI(api_key=PROVIDER_API_KEY, base_url=PORTKEY_GATEWAY_URL, default_headers=portkey_headers)
# 发起请求
response = llm.invoke("What is the meaning of life, universe and everything?")
print(response)
# 使用API代理服务提高访问稳定性
常见问题和解决方案
问题1：API访问不稳定
解决方案：由于网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
问题2：如何管理大量的API密钥？
解决方案：Portkey提供虚拟密钥功能，将API密钥存储在安全的保管库中，从而轻松管理和使用大量的API密钥。
总结和进一步学习资源
Portkey为Langchain用户提供了一个强大的平台，使得人工智能应用的开发和管理更加高效。通过Portkey，你可以轻松连接各种AI提供商，实施高效的请求重试与回退机制，并对应用性能进行全面监控。
参考资料
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