利用Helicone增强LangChain性能：提高可观测性与效率接下来，前往 Helicone 创建账户，并在我们的仪

# 引言
在当今快速发展的AI领域，确保API调用的可观测性和性能优化至关重要。Helicone作为一个开源的可观测性平台，可以代理你的OpenAI流量，并为你提供关于支出、延迟和使用的关键见解。本篇文章将介绍如何在LangChain中集成Helicone，从而有效地监控和优化您的AI模型调用。

# 主要内容

## 1. 快速开始
要在您的LangChain环境中启动Helicone，只需添加以下参数：
```bash
export OPENAI_API_BASE="https://oai.hconeai.com/v1"

接下来，前往 Helicone 创建账户，并在我们的仪表板中添加您的OpenAI API密钥，以查看日志。

2. 启用Helicone缓存

在LangChain中启用Helicone缓存有助于减少调用延迟。以下是如何实现：

from langchain_openai import OpenAI
import openai

# 使用API代理服务提高访问稳定性
openai.api_base = "https://oai.hconeai.com/v1"

llm = OpenAI(temperature=0.9, headers={"Helicone-Cache-Enabled": "true"})
text = "What is a helicone?"
print(llm.invoke(text))

3. 使用Helicone自定义属性

Helicone支持自定义属性，帮助您更好地管理API调用上下文：

from langchain_openai import OpenAI
import openai

# 使用API代理服务提高访问稳定性
openai.api_base = "https://oai.hconeai.com/v1"

llm = OpenAI(temperature=0.9, headers={
        "Helicone-Property-Session": "24",
        "Helicone-Property-Conversation": "support_issue_2",
        "Helicone-Property-App": "mobile",
      })
text = "What is a helicone?"
print(llm.invoke(text))

常见问题和解决方案

网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性和性能。
缓存配置错误：在配置缓存时，确保所需的头文件设置正确，否则可能不会启用缓存。

总结和进一步学习资源

通过集成Helicone，开发者可以获得更详尽的API调用分析，改善应用性能和用户体验。可以查阅以下资源以获取更多信息：

参考资料

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