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🍰 PromptLayer
第一个为提示词工程师构建的平台
PromptLayer 是第一个允许您跟踪、管理和共享您的GPT提示词工程的平台。PromptLayer 充当您的代码与 OpenAI 的 Python 库之间的中间件。
PromptLayer 记录您所有的 OpenAI API 请求,使您可以在 PromptLayer 仪表板中搜索和浏览请求历史。
此仓库包含 PromptLayer 的 Python 封装库。
快速开始 ⚡
安装 PromptLayer
pip install promptlayer
本地安装 PromptLayer
使用 pip install .
进行本地安装。
使用 PromptLayer
要开始使用,请在 PromptLayer 上点击“登录”来创建一个账户。一旦登录,点击按钮创建一个API密钥,并将其保存在一个安全的位置(使用环境变量的快速指南)。
一旦设置好这些,使用 pip
安装 PromptLayer。
在使用 OpenAI API 的 Python 文件中,添加以下内容。这使我们能够在不需要任何其他代码更改的情况下跟踪您的请求。
from promptlayer import PromptLayer
promptlayer = PromptLayer(api_key="<YOUR PromptLayer API KEY pl_xxxxxx>")
openai = promptlayer.openai
您可以像直接导入 OpenAI 那样使用 openai
。
添加 PromptLayer 标签: pl_tags
PromptLayer 允许您通过 pl_tags
参数添加标签。这使您可以在仪表板中跟踪和分组请求。
标签不是必须的,但我们建议使用!
openai.Completion.create(
engine="text-ada-001",
prompt="My name is",
pl_tags=["name-guessing", "pipeline-2"]
)
在做出您的前几个请求后,您应该能够在 PromptLayer 仪表板中看到它们!
使用 REST API
这个 Python 库是 PromptLayer 的 REST API 的封装。如果您使用其他语言,如 Javascript,只需直接与 API 交互即可。
以下是一个示例请求:
import requests
request_response = requests.post(
"https://api.promptlayer.com/track-request",
json={
"function_name": "openai.Completion.create",
"args": [],
"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,
"api_key": "pl_<YOUR API KEY>",
},
)
贡献
我们欢迎对我们的开源项目作出贡献,包括新功能、基础设施改进和更好的文档。如需更多信息或有任何问题,请联系我们: hello@promptlayer.com