PromptLayer OpenAI
PromptLayer
是第一个允许您跟踪、管理和共享您的 GPT 提示工程的平台。PromptLayer
充当您的代码与 OpenAI
的 Python 库之间的中间件。
PromptLayer
记录您所有的 OpenAI API
请求,允许您在 PromptLayer
仪表板中搜索和浏览请求历史。
此示例展示了如何连接到 PromptLayer 以开始记录您的 OpenAI 请求。
另一个示例在 这里。
安装 PromptLayer
使用 OpenAI 需要 promptlayer
包。使用 pip 安装 promptlayer
。
%pip install --upgrade --quiet promptlayer
导入
<!--IMPORTS:[{"imported": "PromptLayerOpenAI", "source": "langchain_community.llms", "docs": "https://python.langchain.com/api_reference/community/llms/langchain_community.llms.promptlayer_openai.PromptLayerOpenAI.html", "title": "PromptLayer OpenAI"}]-->
import os
import promptlayer
from langchain_community.llms import PromptLayerOpenAI
设置环境 API 密钥
您可以通过点击导航栏中的设置图标在 www.promptlayer.com 创建一个 PromptLayer API 密钥。
将其设置为名为 PROMPTLAYER_API_KEY
的环境变量。
您还需要一个 OpenAI 密钥,名为 OPENAI_API_KEY
。
from getpass import getpass
PROMPTLAYER_API_KEY = getpass()
········
os.environ["PROMPTLAYER_API_KEY"] = PROMPTLAYER_API_KEY
from getpass import getpass
OPENAI_API_KEY = getpass()
········
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
像正常一样使用 PromptLayerOpenAI LLM
您可以选择性地传入 pl_tags
以使用 PromptLayer 的标签功能跟踪您的请求.
llm = PromptLayerOpenAI(pl_tags=["langchain"])
llm("I am a cat and I want")
上述请求现在应该出现在您的 PromptLayer 仪表板 上。
使用 PromptLayer 跟踪
如果您想使用任何 PromptLayer 跟踪功能,您需要在实例化 PromptLayer LLM 时传递参数 return_pl_id
以获取请求 ID。
llm = PromptLayerOpenAI(return_pl_id=True)
llm_results = llm.generate(["Tell me a joke"])
for res in llm_results.generations:
pl_request_id = res[0].generation_info["pl_request_id"]
promptlayer.track.score(request_id=pl_request_id, score=100)
使用此功能可以让您在PromptLayer仪表板中跟踪模型的性能。如果您使用的是提示词模板,您也可以将模板附加到请求中。 总体而言,这为您提供了在PromptLayer仪表板中跟踪不同模板和模型性能的机会。