集调试共享及成本控制Prompt工具PromptLayer使用指南

前言

我们基于gpt开发的时候，其实调试prompt的时间占比的很大的，90%的时间花在prompt调试也不过分。今天给大家介绍一个最近在使用上来比较好的Prompt工具，开发起来简单，功能非常实用。

它就是：promptlayer.com/

官网介绍

PromptLayer 是一个开发工具，可让您跟踪、管理和共享 GPT 提示工程。它充当您的代码和 OpenAI 的 python 库之间的中间件，记录您的所有 API 请求并保存相关元数据，以便在 PromptLayer 仪表板中轻松浏览和搜索。

怎么运行的

PromptLayer 通过包装您的 OpenAI API 请求并在发送后记录有关它们的数据来工作。这一切都在您的机器上完成，您的 API 密钥永远不会发送。这意味着它不会干扰您现有代码库的功能，也不需要对您的应用程序架构进行任何更改。您需要做的就是将 PromptLayer 作为附加组件添加到您现有的 LLM 应用程序中，然后像往常一样开始发出请求。

当您发出 OpenAI API 请求时，PromptLayer 会记录它们并保存相关元数据，例如使用的提示、返回的响应以及传递的任何其他参数。此数据由 PromptLayer 存储，可以通过 PromptLayer 仪表板轻松访问。

github.com/MagnivOrg/p…

特征

PromptLayer 的一些主要功能包括：

• API 请求日志记录： PromptLayer 记录您所有的 OpenAI API 请求，允许您在 PromptLayer 仪表板中搜索和探索请求历史记录。

• 元数据跟踪： 在后台，PromptLayer在请求发出后记录每个 OpenAI 请求，保存相关元数据，例如使用的提示、返回的响应以及传递的任何其他参数。

• 易于集成： PromptLayer 是现有 LLM 应用程序的附加组件，无需更改应用程序的体系结构。

• 专为生产而设计： PromptLayer 旨在帮助维护生产中的 LLM 并协助开发过程。它是产品就绪的，即使失败也不会干扰您的应用程序的功能。

• 协作： PromptLayer 允许您与他人分享您的提示工程，从而轻松地与队友协作项目或与更广泛的社区分享您的工作。

使用教程

python中使用

安装

pip install promptlayer

导入，并重新赋值openai = promptlayer.openai ,官方文档上是说：所有 OpenAI 请求都是从您的机器本地发出的，PromptLayer 只是记录请求

import promptlayer
promptlayer.api_key = "<YOUR PromptLayer API KEY pl_xxxxxx>"
openai = promptlayer.openai

跟原生的openai调用一样，使用create创建，区别是pl_tags 是你在promptlayer创建的标签

openai.Completion.create(
					engine="text-ada-001", 
					prompt="My name is", 
					pl_tags=["name-guessing", "pipeline-2"]
)

完整代码如下：

import promptlayer
import os
promptlayer.api_key = os.environ.get("PROMPTLAYER_API_KEY")
openai=promptlayer.openai
openai.api_key = os.environ.get("OPENAI_API_KEY")
openai.Completion.create(
					engine="text-ada-001", 
					prompt="My name is", 
					pl_tags=["name-guessing", "pipeline-2"]
)

结合LangChain使用

导入

import os
from langchain.chat_models import PromptLayerChatOpenAI
from langchain.schema import HumanMessage

设置PROMPTLAYER_API_KEY

os.environ["PROMPTLAYER_API_KEY"] = "**********"

使用

chat = PromptLayerChatOpenAI(pl_tags=["langchain"])
chat([HumanMessage(content="I am a cat and I want")])

RESTAPI使用

import requests
request_response = requests.post(
    "https://api.promptlayer.com/rest/track-request",
    json={
        "function_name": "openai.Completion.create",
				// kwargs will need messages if using chat-based completion
        "kwargs": {"engine": "text-ada-001", "prompt": "My name is"},
        "tags": ["hello", "world"],
        "request_response": {"id": "cmpl-6TEeJCRVlqQSQqhD8CYKd1HdCcFxM", "object": "text_completion", "created": 1672425843, "model": "text-ada-001", "choices": [{"text": " advocacy"\n\nMy name is advocacy.", "index": 0, "logprobs": None, "finish_reason": "stop"}]},
        "request_start_time": 1673987077.463504,
        "request_end_time": 1673987077.463504,
				"prompt_id": "<PROMPT ID>",
				"prompt_input_variables": "<Dictionary of variables for prompt>"
        "api_key": "pl_<YOUR API KEY>",
    },
)

参数：

• api_key

• function_name— 函数的名称。它应该是以下之一openai.Completion.create，或者openai.ChatCompletion.create我们使用它来知道如何正确解析响应

• kwargs — 传递给 OpenAI API 的关键字参数。通常它至少应该包括engine。prompt如果您使用的是聊天完成或 GPT-4，它应该包含messages而不是prompt.

• request_response— OpenAI 的回应（他们是如何把它还给你的）

• request_start_time— 你开始向 OpenAI 发出请求的时间

• request_end_time— 你结束对 OpenAI 的请求的时间

• tags — 可选的字符串标签数组，用于在 PL 仪表板上标记此请求

• prompt_id— 可选的您用于此请求的 PL 注册表中提示的 ID（请参阅get-prompt-template如何获取此 ID，或者您可以从仪表板中的 URL 获取它）

• prompt_input_variables— 可选的用于模板的输入变量。这用于语法突出显示，更重要的是，用于在您想要迭代提示时进行回测。

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总结时刻

本文介绍了一个基于GPT的Prompt调试工具PromptLayer，它可以帮助开发者跟踪、管理和共享GPT的提示，并且提供了API请求日志记录、元数据跟踪、易于集成、专为生产而设计和协作等功能。开发者可以通过安装promptlayer包并重新赋值openai = promptlayer.openai来使用PromptLayer，同时将其作为附加组件添加到现有的LLM应用程序中。此外，本文还介绍了如何结合LangChain和RESTAPI使用PromptLayer。

以上就是集调试共享及成本控制Prompt工具PromptLayer使用指南的详细内容，更多关于Prompt工具PromptLayer的资料请关注脚本之家其它相关文章！

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