使用 PromptLayer 实现 LangChain 回调集成

在现代 AI 开发中，prompt 工程已经成为了优化大语言模型(LLM)输出的重要手段。PromptLayer 是一个专门用于 prompt 工程的平台，它不仅提供了强大的 LLM 可观测性功能，还支持和 LangChain 的集成。本篇文章我们将深入讲解如何使用 PromptLayerCallbackHandler 进行集成，实现对请求的可视化、版本化管理以及使用情况追踪。

技术背景介绍

PromptLayer 提供了一个平台，用于 prompt 的工程管理和可观测性。它帮助开发者跟踪和分析 LLM 的请求，并通过版本化的方式管理 prompt，从而提高 prompt 的有效性。特别推荐通过回调方式将 PromptLayer 集成到 LangChain 中，这样不仅可以跟踪请求的详细信息，还能对 prompt 使用情况进行深入分析。

核心原理解析

PromptLayer 的核心在于其回调机制。通过设置 PromptLayerCallbackHandler，你可以在 LLM 的调用过程中插入自定义的业务逻辑，比如为请求打 tag、版本管理 prompt、记录请求的 ID 和其他元数据等等。这些功能能帮助开发者更好地理解模型的行为并持续优化。

代码实现演示(重点)

以下是如何设置和使用 PromptLayerCallbackHandler 的详细步骤及示例代码：

环境准备

首先，确保安装了最新版本的 langchain-community 和 promptlayer。

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

获取 API 凭证

你需要在 promptlayer.com 创建一个帐户，并在设置中获取 API 密钥。将 API 密钥设为环境变量 PROMPTLAYER_API_KEY。

简单的 OpenAI 示例

在这个示例中，我们使用 PromptLayerCallbackHandler 与 ChatOpenAI 结合。

import promptlayer  # Don't forget this 🍰
from langchain_community.callbacks.promptlayer_callback import PromptLayerCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 设置 ChatOpenAI 客户端
chat_llm = ChatOpenAI(
    temperature=0,
    callbacks=[PromptLayerCallbackHandler(pl_tags=["chatopenai"])],  # 使用 PromptLayer 的标签功能
)

# 使用 ChatOpenAI 进行生成任务
llm_results = chat_llm.invoke(
    [
        HumanMessage(content="What comes after 1,2,3 ?"),
        HumanMessage(content="Tell me another joke?"),
    ]
)

# 输出结果
print(llm_results)

更复杂的示例

在更复杂的使用场景中，我们可以利用 PromptLayer 来版本化和跟踪 prompt 模板。

from langchain_openai import OpenAI

def pl_id_callback(promptlayer_request_id):
    print("prompt layer id ", promptlayer_request_id)
    promptlayer.track.score(
        request_id=promptlayer_request_id, score=100
    )  # 记录分数
    promptlayer.track.metadata(
        request_id=promptlayer_request_id, metadata={"foo": "bar"}
    )  # 记录元数据
    promptlayer.track.prompt(
        request_id=promptlayer_request_id,
        prompt_name="example",
        prompt_input_variables={"product": "toasters"},
        version=1,
    )  # 链接请求到特定的 prompt 模板

# 设置 OpenAI 客户端
openai_llm = OpenAI(
    model_name="gpt-3.5-turbo-instruct",
    callbacks=[PromptLayerCallbackHandler(pl_id_callback=pl_id_callback)],
)

# 获取并使用 prompt 模板
example_prompt = promptlayer.prompts.get("example", version=1, langchain=True)
openai_llm.invoke(example_prompt.format(product="toasters"))

应用场景分析

PromptLayerCallbackHandler 不仅支持 OpenAI 的 LLM，也兼容多种 LangChain 实现的模型。它特别适用于需要精细化管理和分析大规模请求的应用场景，比如聊天机器人、内容生成、客户服务等。

实践建议

1. 标签管理：使用 pl_tags 为不同应用场景打标签，便于管理和分析。
2. 回调函数：结合业务需求，自定义 pl_id_callback 回调函数，记录更多维度的数据。
3. 版本管理：充分利用 PromptLayer 的版本管理功能，持续优化你的 prompt。

通过以上步骤，所有请求将在 PromptLayer 的仪表盘上展示，帮助你更好地理解和优化大语言模型的行为。如果遇到问题欢迎在评论区交流。
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