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。
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"nnMy 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。
本文正在参加 人工智能创作者扶持计划