在现代AI开发中,模型监控和可观测性是确保模型可靠性和性能的重要组成部分。Arthur是一款专注于模型监控和可观测性的工具平台,它可以帮助开发者记录和分析模型推理的日志数据,提升模型应用的透明度和可控性。本指南将向您展示如何结合Arthur回调处理器和LangChain框架,将Chat型大语言模型(LLM)的推理记录自动上传至Arthur平台。
技术背景介绍
通常,在构建复杂的LLM应用时,我们需要解决以下问题:
- 模型推理的可追溯性:如何记录模型的输入输出历史,以便后续分析。
- 数据存储与监控:如何将这些记录上传至远程管理平台以实现集中化管理。
- 实时日志:如何在用户界面上反馈实时推理结果,同时在后台记录日志。
通过结合Arthur回调处理器和LangChain的LLM构建能力,这些问题可以迎刃而解。Arthur提供了便捷的SDK和控制台界面,开发者可以轻松将模型推理历史上传至Arthur平台,并在仪表盘上进行可视化监控。
核心原理解析
回调处理器(Callback Handler)的作用是拦截并处理某些事件或数据流。具体而言,在LangChain中,我们可以配置回调处理器来捕获模型推理的输入和输出,以便将这些数据进行进一步处理或上传。例如,我们通过ArthurCallbackHandler
实现以下目标:
- 捕获模型的输入消息和生成的响应。
- 将这些记录以结构化数据的形式上传至Arthur平台指定的模型实例。
- 支持与其他回调处理器(如流式输出到终端)共存。
此外,LangChain支持基于多回调接口的灵活组合,这为开发者自定义日志记录行为提供了极大自由。
代码实现演示
以下代码展示了如何配置Arthur的回调处理器并运行一个可交互的Chat型LLM应用。
1. 安装和配置
import openai
from langchain_community.callbacks import ArthurCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.m