如何使用 PromptLayerCallbackHandler 集成 LangChain 实现智能提示可视化与跟踪

在现代的AI应用中，提示工程已成为优化模型性能的重要一环。PromptLayer是一个专注于提示工程的平台，能够帮助我们实现大语言模型（LLM）的可视化、提示版本管理及使用追踪。在这篇文章中，我们将详细讲解如何使用 PromptLayerCallbackHandler 集成 LangChain，从而提升我们的开发效率。

技术背景介绍

PromptLayer为开发者提供了一个强大的工具，来管理和优化基于提示的LLM应用。通过集成LangChain，开发者可以轻松地跟踪每次请求、管理提示模板版本并直观地查看请求数据。

核心原理解析

PromptLayer通过回调机制实现与LangChain的集成。通过该集成，开发者可以在每次模型调用时记录请求ID，并使用PromptLayer的各种功能来评分、添加元数据以及链接提示模板。

代码实现演示

下面我们通过代码示例详细展示如何实现该集成。

安装与设置

首先，确保我们安装了必要的Python包。

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

获取API凭证

注册一个PromptLayer账号，并在设置中获取API密钥。将其设置为环境变量PROMPTLAYER_API_KEY。

使用PromptLayerCallbackHandler

以下是一个简单的OpenAI示例代码，展示了如何使用PromptLayerCallbackHandler来记录和跟踪提示。

import openai
import promptlayer  # 确保导入promptlayer库
from langchain_community.callbacks.promptlayer_callback import (
    PromptLayerCallbackHandler,
)
from langchain_cor