使用Trubrics Callback Handler深入分析与管理AI模型用户反馈

在AI模型开发中，捕获和分析用户输入数据及反馈是优化模型行为的重要一环。Trubrics 是一种专为 LLM（大语言模型）用户设计的分析平台，帮助开发者收集、管理及分析用户的 Prompt 和反馈，进而提升模型性能和用户体验。

本文将详细介绍如何设置并使用 Trubrics 的 CallbackHandler，结合 LangChain 和 OpenAI 模型，实现自动化用户数据管理的最佳实践。

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技术背景介绍

在实际构建基于大语言模型的应用时，了解用户如何使用模型以及模型的响应效果，有助于快速迭代和改进模型表现。Trubrics 提供以下功能：

• 收集 Prompt：自动记录用户向模型输入的信息及与之对应的模型生成结果。
• 反馈管理：支持用户对模型输出的反馈汇总与分析。
• 项目定制：基于不同用户场景，对反馈信息进行分类和标记。

借助 Trubrics 的 CallbackHandler，开发者可以轻松将这些功能集成到自己的 AI 模型中。

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核心原理解析

TrubricsCallbackHandler 是一个支持 LangChain 的回调处理器，当用户与模型交互时，它会将用户的输入和模型响应结果记录到 Trubrics 平台上。

CallbackHandler 的核心参数：

• project：指定使用的 Trubrics 项目。如未指定，则使用默认项目。
• email/password：Trubrics 用户的登录凭据，也可以通过环境变量设置。
• kwargs：支持额外的键值对信息（如元数据）传递给 Trubrics 平台。

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代码实现演示

下面以两个场景为例，分别使用 llm 和 chat model 展示如何集成 Trubrics 的 CallbackHandler。

环境准备与安装

首先安装必要的 Python 包：

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

设置 Trubrics 凭证

在使用 Trubrics 之前，需要注册账号并获取默认项目权限。然后，将账号凭证设置为环境变量：

import os

os.environ["TRUBRICS_EMAIL"