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AI提示词
产品简介
PromptLayer 是一个专为提示工程师 (prompt engineers)、开发者和AI研究人员设计的平台，旨在帮助他们有效跟踪、管理、评估和优化与大型语言模型 (LLM)，特别是 OpenAI API (如GPT系列模型) 的交互请求。该工具充当用户代码与 OpenAI Python 库之间的中间件，能够自动记录所有API交互的详细数据，包括发送的提示、模型的响应、使用的模型版本、时间戳以及其他相关元数据。通过这个平台，用户可以轻松地对提示进行版本控制，像管理代码一样管理提示的演变。PromptLayer 的目标是简化提示工程的复杂性，提高开发LLM驱动应用的效率和可靠性，帮助团队更好地理解和控制模型的行为，从而构建出更优质的AI产品。
主要功能
- 提示记录与版本控制 : 自动记录每一次通过其API包装器发送给大型语言模型的提示，捕获提示输入、模型响应以及模型版本、时间戳等元数据，并支持对提示进行版本管理，方便追踪历史变更和回滚。
- 历史搜索与过滤: 用户可以利用高级查询工具浏览过去的提示记录，通过提示内容、标签、结果或用户等多种条件进行筛选，高效地定位特定请求或分析特定场景下的模型表现。
- 性能监控与评估: 支持对不同版本的提示进行并排比较，评估其对输出质量的影响，并能将输出与Token使用量、延迟时间、成功率等性能指标关联起来，助力数据驱动的提示优化。
- 团队协作与可见性: 专为多用户环境和团队协作设计，允许团队成员共享提示、注释和实验结果，并提供基于角色的访问控制以实现安全协作，集中的历史记录有助于知识共享和复用。
- API与SDK集成: 提供易于集成的工具，特别是作为OpenAI Python SDK (openai库) 的封装器工作，只需对现有代码进行极少的修改即可启用日志记录和版本控制功能，同时还提供REST API以支持更广泛的集成需求。
- 使用情况与成本分析: 帮助用户跟踪API请求的分析数据，包括成本统计、延迟趋势等，从而更好地理解客户使用情况，监控模型花费，并能识别潜在的恶意用户或异常使用模式。
使用方法
- 访问PromptLayer官方网站 (promptlayer.com) 并注册一个账户。
- 在您的账户仪表板中获取您的PromptLayer API密钥。
- 在您的Python项目中，使用pip安装PromptLayer的SDK：
pip install promptlayer。 - 在您的代码中，导入PromptLayer库，并将您原来的OpenAI API密钥替换为PromptLayer的API密钥，同时将OpenAI的库替换为PromptLayer封装的库。例如，将
import openai替换为import promptlayer，然后设置promptlayer.api_key = "YOUR_PROMPTLAYER_API_KEY"。 - 之后，您对OpenAI模型的调用（如
promptlayer.Completion.create(...)或promptlayer.ChatCompletion.create(...)）将自动通过PromptLayer进行记录。 - 运行您的应用程序，所有通过PromptLayer进行的API请求及其响应、元数据都会被记录下来。
- 登录到PromptLayer的在线仪表板，您就可以查看、搜索、分析、比较和管理所有记录下来的提示历史和性能数据了。
产品价格
- 免费版 (Free): 通常为个人开发者或小型项目提供，包含7天的日志记录功能和最多5000个请求数量限制。
- 专业版 (Pro): 每月50美元，专为高级用户和小型团队设计，支持无限日志保留和最多100000个请求数量。
应用场景
- LLM应用开发与调试: 开发者在构建和迭代基于GPT等大型语言模型的应用程序时，利用PromptLayer跟踪和记录所有API请求，以便快速定位错误、理解模型在特定输入下的行为，并优化提示以提高响应的准确性和相关性。
- 提示工程与版本管理: 提示工程师可以使用该平台系统地记录、测试和比较不同提示版本的效果，通过分析历史数据来迭代优化提示策略，确保提示的质量和一致性，如同管理软件代码版本一样管理提示。
- 团队协作与知识共享: 在AI开发团队中，成员可以共享和审查彼此的提示模板、实验结果和性能数据，促进团队内部关于最佳实践的知识积累和共享，提高整体开发效率和模型应用水平。
- 成本控制与性能监控: 产品负责人或运营团队可以利用PromptLayer监控LLM API的调用频率、Token消耗量和相关成本，分析延迟等性能指标，确保应用在预算范围内高效运行，并及时发现潜在的性能瓶颈或滥用情况。
- 非技术团队的提示迭代: (如Result 7所述) 使得非技术背景的团队成员（例如产品经理或内容专家）也能更方便地参与到提示的测试和微调中，独立进行迭代实验，减轻工程团队的压力。
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