# 轻松实现Observability：使用Infino监控LangChain和OpenAI模型
## 引言
在现代软件开发中，Observability（可观测性）是一个至关重要的概念，特别是在处理大量数据和分布式系统时。Infino是一个可扩展的遥测存储系统，设计用于日志、指标和追踪的管理。本文将介绍如何通过Infino来跟踪OpenAI和LangChain模型的使用情况，包括记录提示输入、模型响应、延迟、错误和消耗的令牌数。
## 主要内容
### 1. 环境初始化
首先，我们需要安装必要的依赖库，并确保Infino服务器正常运行。
```bash
# 安装必要的依赖
%pip install --upgrade --quiet infinopy matplotlib tiktoken langchain langchain-openai langchain-community
接下来，我们使用Docker启动Infino服务器。
# 启动Infino服务器
!docker run --rm --detach --name infino-example -p 3000:3000 infinohq/infino:latest
2. 使用LangChain和OpenAI进行问答
我们将使用LangChain的OpenAI模型处理一些问题，并通过Infino记录相关的指标和日志信息。
from langchain_community.callbacks.infino_callback import InfinoCallbackHandler
from langchain_openai import OpenAI
# 创建回调处理器，记录相关信息到Infino
handler = InfinoCallbackHandler(model_id="test_openai", model_version="0.1", verbose=False)
# 创建OpenAI语言模型实例
llm = OpenAI(temperature=0.1)
# 处理问题集
questions = [
"In what country is Normandy located?",
"When were the Normans in Normandy?",
# 更多问题...
]
for question in questions:
llm_result = llm.generate([question], callbacks=[handler])
print(llm_result)
3. 使用Matplotlib创建指标图表
通过Matplotlib，我们可以可视化处理过程中积累的各项指标，如延迟、错误和消耗的令牌数。
def plot(data, title):
# 处理数据并绘制图表
pass
# 示例数据可从Infino客户端获取
response = client.search_ts("__name__", "latency", 0, int(time.time()))
plot(response.text, "Latency")
常见问题和解决方案
问题1：API请求超时
由于网络限制，API请求可能会遇到超时问题。建议使用API代理服务以提高访问稳定性，特别是在网络条件不佳的地区。
问题2：数据处理效率低
对于大数据量的处理，推荐使用批处理方式，而不是逐项请求。
总结和进一步学习资源
通过本文，我们了解了如何使用Infino监控LangChain和OpenAI模型的使用情况，提供了清晰的代码示例和解决常见问题的方法。对于希望进一步学习的读者，可以参考以下资源：
参考资料
- Infino官方文档
- LangChain GitHub仓库
- OpenAI API参考
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