PromptLayer OpenAI
PromptLayer
是第一个允许您跟踪、管理和共享 GPT 提示工程的平台。PromptLayer
充当您代码和 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记录。
此示例展示了如何连接到 PromptLayer 以开始记录您的 OpenAI 请求。
另一个示例是 这里。
安装 PromptLayer
使用 PromptLayer 与 OpenAI 时需要 promptlayer
包。使用 pip 安装 promptlayer
。
%pip install --upgrade --quiet promptlayer
导入
import os
import promptlayer
from langchain_community.llms import PromptLayerOpenAI
API 参考:PromptLayerOpenAI
设置环境 API 密钥
您可以在 www.promptlayer.com 上创建 PromptLayer API 密钥,方法是单击导航栏中的设置齿轮。
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
像往常一样使用 PromptLayerOpenAI LLM
您可以选择传入 pl_tags
以使用 PromptLayer 的标记功能跟踪您的请求。
llm = PromptLayerOpenAI(pl_tags=["langchain"])
llm("I am a cat and I want")
上面的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模板,您也可以将模板附加到请求。总的来说,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。