使用Infino实现高效的LangChain观测与数据追踪

最新推荐文章于 2025-12-19 20:13:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-19 20:13:51 发布 · 305 阅读

3 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#langchain #python

部署运行你感兴趣的模型镜像

在现代AI应用中，观测与数据追踪对于提高模型性能和优化资源使用至关重要。Infino作为一个开源的观测平台，提供了将指标和应用日志统一存储的能力。本文将深入探讨如何利用Infino来实现LangChain的观测和数据追踪，并提供详细的代码示例。

技术背景介绍

Infino的主要功能包括：

指标追踪：记录LLM模型处理请求的时间、错误情况、Token数量以及成本指示。
数据追踪：记录并存储每次LangChain交互的提示、请求和响应数据。
图形可视化：生成反映如请求持续时间、错误次数、Token数量和成本等指标的基本图表。

这些功能使得您可以对AI模型的性能有更深入的了解，并能及时做出优化决策。

核心原理解析

Infino通过一系列的API接口和回调机制，收集并存储应用程序生成的数据和指标。通过这些接口，开发者可以将应用程序的运行时数据透明地发送到Infino服务器，从而实现实时监控和历史数据分析。

代码实现演示

安装和设置

首先，我们需要安装infinopy Python 包：

pip install infinopy

如果您已经有运行中的Infino服务器，可以跳过以下步骤；否则，请按照下述步骤启动一个Infino服务器：

确保已安装Docker。

在终端中运行以下命令启动Infino服务器：

docker run --rm --detach --name infino-example -p 3000:3000 infinohq/infino:latest

使用Infino

接下来，我们看看如何使用InfinoCallbackHandler来实现LangChain的观测：

from langchain.callbacks import InfinoCallbackHandler
import openai

# 使用Infino进行观测的回调处理器
callback_handler = InfinoCallbackHandler(infino_url="http://localhost:3000")

# 配置OpenAI客户端
client = openai.OpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key='your-api-key'
)

# 示例请求
def send_request(prompt):
    response = client.Completions.create(
        model="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150
    )
    # 记录请求和响应
    callback_handler.handle_prompt(prompt)
    callback_handler.handle_response(response)

# 发送示例请求
send_request("Explain the theory of relativity in simple terms.")