prompt layer library

？提示器

第一個為及時工程師建造的平台

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提示儀是第一個允許您跟踪，管理和共享GPT提示工程的平台。提示層在您的代碼和Openai的Python庫之間發揮中間件。

提示LAYER記錄您的所有OpenAI API請求，允許您在提示板儀表板中搜索和探索請求歷史記錄。

此存儲庫包含Python包裝庫，用於提示Layerer。

快速啟動⚡

安裝提示器

pip install promptlayer

本地安裝提示儀

使用pip install .在本地安裝。

使用提示器

要開始，請單擊提示層上的“登錄”來創建一個帳戶。登錄後，單擊按鈕創建API鍵並將其保存在安全的位置（使用Env vars的指南）。

設置了所有設置後，請使用pip安裝提示器。

在使用OpenAI API的Python文件中，添加以下內容。這使我們可以在不需要任何其他代碼更改的情況下跟踪您的請求。

 from promptlayer import PromptLayer

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

然後，您可以像直接導入OpenAI一樣使用openai 。

您的OpenAI API密鑰是**永遠不會發送給我們的服務器。所有OpenAI請求都是從您的計算機本地提出的，提示Layer只需記錄請求即可。

添加提示器標籤： pl_tags

提示層允許您通過pl_tags參數添加標籤。這使您可以在儀表板中跟踪和分組請求。

標籤不需要，但我們建議它們！

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

提出前幾個請求後，您應該可以在提示儀儀表板中看到它們！

使用REST API

這個Python庫是提示Layer的REST API的包裝紙。如果使用另一種語言，例如JavaScript，則只需與API直接互動。

這是以下示例請求：

 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"nnMy 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>" ,
  } ,
) 

貢獻

我們歡迎對我們的開源項目的貢獻，包括新功能，基礎架構改進和更好的文檔。有關更多信息或任何疑問，請通過[email protected]與我們聯繫。