探索Log10：LangChain数据管理与调试平台
近年来，随着大语言模型（LLM）的普及，对其调用过程的管理变得愈发重要。Log10 是一个开源、无需代理的平台，专注于LangChain调用的日志记录、调试和标签管理。在本文中，我们将探讨如何集成和使用Log10来增强LangChain的功能。
引言
在构建AI应用时，了解和优化API调用至关重要。Log10提供了一个统一的平台，使开发者能够轻松记录和分析LangChain调用的数据流。这不仅有助于调试，也支持对调用进行标签管理，实现更细致的监控。
主要内容
如何快速开始使用Log10
- 注册账户: 首先，在log10.io注册一个免费账户。
- 配置环境变量: 从设置和组织标签中获取你的
LOG10_TOKEN和LOG10_ORG_ID，并将它们添加为环境变量。同时，添加LOG10_URL=https://log10.io。如果你使用的是OpenAI或Anthropic API，同样需要配置相关的API密钥。
在LangChain中启用Log10数据管理
Log10的集成非常简单，只需一行代码即可启动：
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from log10.langchain import Log10Callback
from log10.llm import Log10Config
log10_callback = Log10Callback(log10_config=Log10Config())
messages = [
HumanMessage(content="You are a ping pong machine"),
HumanMessage(content="Ping?"),
]
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", callbacks=[log10_callback])
使用Log10进行标签管理
Log10不仅能记录调用，还支持对它们进行标签管理。以下是一个使用标签的示例：
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", callbacks=[log10_callback], temperature=0.5, tags=["test"])
completion = llm.predict_messages(messages, tags=["foobar"])
print(completion)
代码示例
以下代码示例展示了如何使用Log10记录直接的OpenAI调用和LangChain调用：
import os
from log10.load import log10, log10_session
import openai
from langchain_openai import OpenAI
log10(openai)
with log10_session(tags=["foo", "bar"]):
# 记录直接的OpenAI调用
response = openai.Completion.create(
model="text-ada-001",
prompt="Where is the Eiffel Tower?",
temperature=0,
max_tokens=1024,
top_p=1,
frequency_penalty=0,
presence_penalty=0,
)
print(response)
# 通过LangChain记录调用
llm = OpenAI(model_name="text-ada-001", temperature=0.5)
response = llm.predict("You are a ping pong machine.\nPing?\n")
print(response)
常见问题和解决方案
-
网络限制问题: 由于某些地区的网络限制，开发者在访问Log10或LLM API时，可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。
-
API密钥管理: 确保API密钥的安全存储，避免将其直接嵌入代码中。使用环境变量是一种推荐的做法。
总结和进一步学习资源
Log10提供了一个强大的工具，用于管理和调试LangChain中的LLM调用。通过简单的集成，你可以轻松地记录、分析和优化你的API调用。
进一步学习资源
参考资料
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