Log10

本页介绍了如何在 LangChain 中使用 Log10。

什么是 Log10？

Log10 是一个开源的无代理 LLM 数据管理和应用程序开发平台，可让您记录、调试和标记 Langchain 调用。

快速开始

1. 在 log10.io 创建您的免费帐户
2. 添加您的LOG10_TOKEN和LOG10_ORG_ID从 设置 和 组织 选项卡分别作为环境变量。
3. 同时添加LOG10_URL=https://log10.io和您常用的 LLM API 密钥：例如OPENAI_API_KEY或ANTHROPIC_API_KEY到您的环境

如何为 Langchain 启用 Log10 数据管理

与 log10 的集成是一个简单的单行代码log10_callback集成，如下所示：

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

from log10.langchain import Log10Callback
from log10.llm import Log10Config

log10_callback = Log10Callback(log10_config=Log10Config())

messages = [
    HumanMessage(content="You are a ping pong machine"),
    HumanMessage(content="Ping?"),
]

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", callbacks=[log10_callback])

API 参考：ChatOpenAI | HumanMessage （人工消息）

Log10 + Langchain + 日志文档

更多详细信息 + 屏幕截图，包括自托管日志的说明

如何在 Log10 中使用标签

from langchain_openai import OpenAI
from langchain_community.chat_models import ChatAnthropic
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage

from log10.langchain import Log10Callback
from log10.llm import Log10Config

log10_callback = Log10Callback(log10_config=Log10Config())

messages = [
    HumanMessage(content="You are a ping pong machine"),
    HumanMessage(content="Ping?"),
]

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", callbacks=[log10_callback], temperature=0.5, tags=["test"])
completion = llm.predict_messages(messages, tags=["foobar"])
print(completion)

llm = ChatAnthropic(model="claude-2", callbacks=[log10_callback], temperature=0.7, tags=["baz"])
llm.predict_messages(messages)
print(completion)

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", callbacks=[log10_callback], temperature=0.5)
completion = llm.predict("You are a ping pong machine.\nPing?\n")
print(completion)

API 参考：OpenAI | ChatAnthropic | 聊天OpenAI | HumanMessage （人工消息）

您还可以混合使用直接 OpenAI 调用和 Langchain LLM 调用：

import os
from log10.load import log10, log10_session
import openai
from langchain_openai import OpenAI

log10(openai)

with log10_session(tags=["foo", "bar"]):
    # Log a direct OpenAI call
    response = openai.Completion.create(
        model="text-ada-001",
        prompt="Where is the Eiffel Tower?",
        temperature=0,
        max_tokens=1024,
        top_p=1,
        frequency_penalty=0,
        presence_penalty=0,
    )
    print(response)

    # Log a call via Langchain
    llm = OpenAI(model_name="text-ada-001", temperature=0.5)
    response = llm.predict("You are a ping pong machine.\nPing?\n")
    print(response)

API 参考：OpenAI

如何调试 Langchain 调用

调试示例

更多 Langchain 示例