# 掌握PromptLayer：记录与管理你的GPT调用
## 引言
在现代AI开发过程中，GPT-3等语言模型的使用变得越来越普遍。然而，实时追踪API请求、管理调用历史与分享提示工程的需求也愈发重要。PromptLayer作为一款记录和管理OpenAI API请求的工具，能够极大地提升开发效率和协作能力。本篇文章将指导你如何通过PromptLayer来跟踪和优化你的GPT调用。
## 主要内容
### 安装PromptLayer
要使用PromptLayer，首先需要安装相应的Python包。你可以通过以下命令来安装：
```bash
%pip install --upgrade --quiet promptlayer
设置环境变量
使用PromptLayer需要配置两个API Key：PromptLayer的API Key和OpenAI的API Key。你可以在PromptLayer官网创建你的PromptLayer API Key，并设置它们为环境变量：
import os
from getpass import getpass
# 设置PromptLayer API Key
PROMPTLAYER_API_KEY = getpass('PromptLayer API Key: ')
os.environ["PROMPTLAYER_API_KEY"] = PROMPTLAYER_API_KEY
# 设置OpenAI API Key
OPENAI_API_KEY = getpass('OpenAI API Key: ')
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
使用PromptLayerOpenAI进行请求
一旦配置好环境变量，就可以像平常一样使用PromptLayerOpenAI来发送请求，并通过pl_tags参数进行请求标记，以便于在PromptLayer的仪表板上进行追踪。
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")
使用Track功能
为了更好地追踪请求的性能，PromptLayer允许在实例化LLM时传递return_pl_id参数以获取请求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"]
# 为请求打分
promptlayer.track.score(request_id=pl_request_id, score=100)
通过这种方式，你可以在PromptLayer的仪表板中查看不同模板和模型的性能表现。
常见问题和解决方案
问题：API请求速度缓慢或不稳定。
解决方案：由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务提升访问稳定性。
问题：如何确保环境变量的安全性？
解决方案：使用getpass模块来输入API Key，避免硬编码敏感信息。
总结和进一步学习资源
PromptLayer为开发者提供了强大的工具集来管理和优化API请求。进一步学习可以参考PromptLayer的文档及LangChain社区指南，以便深入理解如何最大化利用这些工具。
参考资料
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