Skip to main content
Open on GitHub

Portkey

Portkey 是AI应用的控制面板。凭借其流行的AI网关和可观测性套件，数百个团队能够交付可靠、成本效益高且快速的应用。

Langchain的LLMOps​

Portkey 为 Langchain 带来了生产就绪性。使用 Portkey，您可以

  • 通过统一的API连接到150多个模型，
  • 查看所有请求的42+ 指标和日志，
  • 启用语义缓存以减少延迟和成本，
  • 实现自动重试和回退以处理失败的请求，
  • 添加自定义标签到请求中以实现更好的跟踪和分析，以及更多。

快速入门 - Portkey & Langchain​

由于Portkey与OpenAI签名完全兼容，您可以通过ChatOpenAI接口连接到Portkey AI网关。

  • 将base_url设置为PORTKEY_GATEWAY_URL
  • 添加default_headers以使用createHeaders辅助方法消费Portkey所需的头信息。

首先，通过在这里注册获取您的Portkey API密钥。（点击左下角的个人资料图标，然后点击“复制API密钥”）或在您自己的环境中部署开源AI网关。

接下来，安装Portkey SDK

pip install -U portkey_ai

我们现在可以通过更新Langchain中的ChatOpenAI模型来连接到Portkey AI网关

from langchain_openai import ChatOpenAI
from portkey_ai import createHeaders, PORTKEY_GATEWAY_URL

PORTKEY_API_KEY = "..." # Not needed when hosting your own gateway
PROVIDER_API_KEY = "..." # Add the API key of the AI provider being used 

portkey_headers = createHeaders(api_key=PORTKEY_API_KEY,provider="openai")

llm = ChatOpenAI(api_key=PROVIDER_API_KEY, base_url=PORTKEY_GATEWAY_URL, default_headers=portkey_headers)

llm.invoke("What is the meaning of life, universe and everything?")
API Reference:ChatOpenAI

请求通过您的Portkey AI网关路由到指定的provider。Portkey还将开始记录您账户中的所有请求，这使得调试变得极其简单。

查看Portkey中的Langchain日志

通过AI网关使用150多个模型​

AI网关的强大之处在于，您能够使用上述代码片段连接到通过AI网关支持的20多个提供商的150多个模型。

让我们修改上面的代码，以调用Anthropic的claude-3-opus-20240229模型。

Portkey 支持 虚拟密钥，这是一种在安全保险库中存储和管理 API 密钥的简便方法。让我们尝试使用虚拟密钥来进行 LLM 调用。您可以导航到 Portkey 中的虚拟密钥选项卡，并为 Anthropic 创建一个新密钥。

virtual_key 参数设置了所使用的AI提供者的认证和提供者。在我们的案例中，我们使用的是Anthropic虚拟密钥。

请注意，api_key可以留空，因为不会使用该认证。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from portkey_ai import createHeaders, PORTKEY_GATEWAY_URL

PORTKEY_API_KEY = "..."
VIRTUAL_KEY = "..." # Anthropic's virtual key we copied above

portkey_headers = createHeaders(api_key=PORTKEY_API_KEY,virtual_key=VIRTUAL_KEY)

llm = ChatOpenAI(api_key="X", base_url=PORTKEY_GATEWAY_URL, default_headers=portkey_headers, model="claude-3-opus-20240229")

llm.invoke("What is the meaning of life, universe and everything?")
API Reference:ChatOpenAI

Portkey AI网关将对Anthropic的API请求进行身份验证，并以OpenAI格式返回响应，供您使用。

AI网关扩展了Langchain的ChatOpenAI类，使其成为调用任何提供商和任何模型的单一接口。

高级路由 - 负载均衡、回退、重试​

Portkey AI 网关通过配置优先的方法，为 Langchain 带来了负载均衡、回退、实验和金丝雀测试等功能。

让我们举一个例子，我们可能希望将流量在gpt-4和claude-opus之间按50:50的比例分配，以测试这两个大型模型。网关配置将如下所示：

config = {
    "strategy": {
         "mode": "loadbalance"
    },
    "targets": [{
        "virtual_key": "openai-25654", # OpenAI's virtual key
        "override_params": {"model": "gpt4"},
        "weight": 0.5
    }, {
        "virtual_key": "anthropic-25654", # Anthropic's virtual key
        "override_params": {"model": "claude-3-opus-20240229"},
        "weight": 0.5
    }]
}

然后我们可以在从langchain发出的请求中使用这个配置。

portkey_headers = createHeaders(
    api_key=PORTKEY_API_KEY,
    config=config
)

llm = ChatOpenAI(api_key="X", base_url=PORTKEY_GATEWAY_URL, default_headers=portkey_headers)

llm.invoke("What is the meaning of life, universe and everything?")

当调用LLM时，Portkey将根据定义的权重比例将请求分配给gpt-4和claude-3-opus-20240229。

你可以找到更多的配置示例 这里。

追踪链与代理​

Portkey的Langchain集成让您能够全面了解代理的运行情况。让我们以流行的代理工作流程为例。

我们只需要修改ChatOpenAI类，以使用如上所述的AI网关。

from langchain import hub  
from langchain.agents import AgentExecutor, create_openai_tools_agent  
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.tools import tool
from portkey_ai import PORTKEY_GATEWAY_URL, createHeaders
 
prompt = hub.pull("hwchase17/openai-tools-agent")

portkey_headers = createHeaders(
    api_key=PORTKEY_API_KEY,
    virtual_key=OPENAI_VIRTUAL_KEY,
    trace_id="uuid-uuid-uuid-uuid"
)

@tool
def multiply(first_int: int, second_int: int) -> int:
    """Multiply two integers together."""
    return first_int * second_int
  
  
@tool  
def exponentiate(base: int, exponent: int) -> int:  
    "Exponentiate the base to the exponent power."  
    return base**exponent  
  
  
tools = [multiply, exponentiate]

model = ChatOpenAI(api_key="X", base_url=PORTKEY_GATEWAY_URL, default_headers=portkey_headers, temperature=0)
  
# Construct the OpenAI Tools agent  
agent = create_openai_tools_agent(model, tools, prompt)

# Create an agent executor by passing in the agent and tools
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools, verbose=True)

agent_executor.invoke({
    "input": "Take 3 to the fifth power and multiply that by thirty six, then square the result"
})

你可以在Portkey仪表板上查看请求的日志以及跟踪ID： Langchain Agent Logs on Portkey

其他文档可在此处获取：

你可以在这里查看我们流行的开源AI网关 - https://github.com/portkey-ai/gateway

有关每个功能的详细信息以及如何使用它，请参阅Portkey文档。如果您有任何问题或需要进一步的帮助，请在Twitter上联系我们或通过我们的支持邮箱。

这个页面有帮助吗？