使用 PromptLayer 轻松管理和跟踪 GPT 请求

1. 技术背景介绍

在 GPT 应用开发中，优化和管理 GPT 提示词是提升模型性能的关键。PromptLayer 是一个强大的工具，它作为你代码和 OpenAI 的 Python 库之间的中间件，帮助你记录并管理所有的 OpenAI API 请求。通过它的仪表板，你可以轻松地搜索和探索请求历史，从而方便地优化和分享你的提示工程。

2. 核心原理解析

PromptLayer 通过捕获和记录你所有的 OpenAI 请求，并将它们存储在一个易于访问的仪表板中。这使得你可以回溯和分析每个请求的细节，例如输入提示、输出结果以及相关的元数据。你还可以给请求添加标签（tags），并为请求打分，从而更好地跟踪和评估提示词的表现。

3. 代码实现演示

下面我们来看如何使用 PromptLayer 记录和管理你的 OpenAI 请求。首先，需要安装 promptlayer 包：

%pip install --upgrade --quiet promptlayer

接着，导入所需模块并设置环境变量：

import os
import promptlayer
from langchain_community.llms import PromptLayerOpenAI
from getpass import getpass

# 设置 PromptLayer API Key
PROMPTLAYER_API_KEY = getpass("Enter your PromptLayer API Key: ")
os.environ["PROMPTLAYER_API_KEY"] = PROMPTLAYER_API_KEY

# 设置 OpenAI API Key
OPENAI_API_KEY = getpass("Enter your OpenAI API Key: ")
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY

# 使用稳定可靠的API服务
client = PromptLayerOpenAI(
    base_url='https://yunwu.ai/v1',  # 国内稳定访问
    api_key=OPENAI_API_KEY,
    pl_tags=["tracking"]
)

# 发起一个简单的请求
response = client("I am a cat and I want")
print(response)

可以在 PromptLayer 仪表板上查看以上请求的记录。

使用返回的请求 ID 进行跟踪

此外，可以使用请求的 ID 对其进行打分，从而在仪表板上跟踪其性能：

# 实例化时添加 `return_pl_id` 参数
llm = PromptLayerOpenAI(return_pl_id=True)

# 发起请求并获取结果
llm_results = llm.generate(["Tell me a joke"])

# 按请求打分
for res in llm_results.generations:
    pl_request_id = res[0].generation_info["pl_request_id"]
    promptlayer.track.score(request_id=pl_request_id, score=100)

4. 应用场景分析

PromptLayer 可以广泛应用于以下场景：

• 开发调试：通过查看请求历史，可以快速定位和修复提示词设计中的问题。
• 性能优化：通过打分和标签，可以系统地分析和优化不同的提示词和模型参数。
• 协同合作：记录和分享提示词请求，方便团队协同工作，共同优化模型表现。

5. 实践建议

为了充分利用 PromptLayer 的功能，建议：

• 持续跟踪：定期查看和分析请求历史，尤其是在对提示词进行调整后。
• 细化标签：使用多层次的标签系统，对不同类型的请求进行分类和管理。
• 评分机制：开发一套评分标准，对每次请求进行客观评价，从而更好地评估模型性能。

结束语：如果遇到问题欢迎在评论区交流。