使用PromptLayer记录和管理你的OpenAI请求

# 使用PromptLayer记录和管理你的OpenAI请求

在开发过程中，跟踪和优化GPT的提示工程是非常关键的。PromptLayer提供了一个中间件解决方案，它可以在你的代码与OpenAI的Python库之间进行管理和记录。这篇文章将展示如何设置PromptLayer以记录你的OpenAI请求。

## 技术背景介绍

PromptLayer是一款创新平台，它可以完整记录你的OpenAI API请求。通过其仪表盘，你能够搜索和分析请求历史，与团队分享见解，从而优化AI模型的应用。

## 核心原理解析

PromptLayer通过作为OpenAI Python库的中间件运行，拦截并记录所有API调用。这意味着你可以非常方便地对所有请求进行审计和分析，从而更好地理解不同提示的效果。

## 代码实现演示

首先，我们需要安装PromptLayer包：

```shell
%pip install --upgrade --quiet promptlayer

接下来，我们需要导入必要的模块并且设置API密钥：

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

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

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

初始化PromptLayerOpenAI对象并传递选项以记录请求：

# 初始化PromptLayer OpenAI LLM并添加标签以便管理
llm = PromptLayerOpenAI(pl_tags=["langchain"], return_pl_id=True)

# 执行请求并记录Request ID
llm_results = llm.generate(["Tell me a joke"])
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)

上述代码将通过PromptLayer记录每次请求，并在仪表盘显示其表现。

应用场景分析

PromptLayer特别适合在需要频繁调整和优化提示内容的项目中使用。例如，在生成内容的应用或训练定制化语言模型时，PromptLayer可以帮助你分析不同提示的效果并提高模型的性能。

实践建议

1. 定期审阅PromptLayer仪表盘上的请求历史以优化提示。
2. 使用标签系统将不同项目或模块的请求分类，有助于更好的管理。
3. 结合PromptLayer评分功能，评估不同提示在生产环境中的表现。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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