LLM（Large Language Model）大模型的可观测性是指对模型内部运行过程的理解和监控能力。由于LLM大模型通常具有庞大的参数量和复杂的网络结构，因此对其内部状态和运行过程的理解和监控是一个重要的问题。

什么是 LangChain？

LangChain 是一个开源的应用开发框架，旨在将大型语言模型（LLM）与开发者现有的知识和系统相结合，以提供更智能化的服务。具体来说，LangChain 可以帮助开发者f轻松地管理与 LLM 的交互，将多个组件链接在一起，并集成额外的资源，例如 API 和数据库。

此外，LangChain 还提供了多种工具、组件和接口，以简化创建由 LLM 提供支持的应用程序的过程。例如，它提供了模型输入/输出管理工具，用于管理 LLM 及其输入和格式化输出；Prompt 模板支持自定义 Prompt 工程的快速实现以及和 LLMs 的对接；Utils 组件提供了大模型常见的植入能力的封装，如搜索引擎、Python 编译器、Bash 编译器、数据库等；Chains 组件则提供了大模型针对一系列任务的顺序执行逻辑链。

因此，LangChain 的应用场景非常广泛，可以应用于自然语言处理、聊天机器人、智能客服、文本生成等多个领域。同时，由于其开源的特性，LangChain 也可以被广大开发者用于定制开发自己的 LLM 应用，从而推动人工智能技术的不断发展和创新。

LangChain 可观测性体系

LangChain 本身并没有提供可观测性能力，但可以通过集成其他工具来实现对 LangChain 应用的可观测性，以此来提高大模型的可解释性和可控性。

• 日志：收集、存储和分析 LangChain 应用的日志数据。通过日志数据，可以监控应用程序的运行状态、错误日志、用户行为等信息。
• 指标：使用监控工具收集 LangChain 应用的性能指标，如响应时间、吞吐量、错误率等。这些指标可以帮助你了解应用程序的性能瓶颈和潜在问题，并及时进行优化和调整。
• 组件依赖：监控 LangChain 应用所依赖的服务或组件，如数据库、API接口等。确保这些依赖服务的可用性和性能稳定，以避免因依赖问题导致的应用故障。
• 自定义监控：根据具体需求，可以编写自定义的监控脚本或插件，用于监控特定的业务逻辑或功能。例如，你可以编写脚本监控某个特定任务的执行情况、API 接口的调用频率等。
• 告警与通知：设置告警规则，当监控数据达到预设的阈值时，触发告警并通知相关人员。这可以帮助你及时发现并处理潜在问题，确保应用程序的稳定运行。

需要注意的是，可观测性方案的选择和实施应根据具体的应用场景和需求进行定制。

LangChain 可观测性接入方案

准备工作

安装 DataKit

token 在「观测云控制台」-「集成」-「Datakit」 上面获取。

ini
复制代码
DK_DATAWAY="https://openway.guance.com?token=tkn_xxxxxx" bash -c "$(curl -L https://static.guance.com/datakit/install.sh)" 

DataKit 采集器配置

• 开启 DDTrace 采集器

DDTrace 采集器用于采集链路信息，进入到 DataKit 安装目录下，执行 conf.d/ddtrace/，复制 ddtrace.conf.sample 并重命名为 ddtrace.conf 。

• 开启 StatsD 采集器

StatsD 采集器用于采集指标信息，默认端口为 8125 。

• 重启 DataKit

复制代码
systemctl restart datakit

准备 OpenAI API Key

在 Langchain 应用中使用 OpenAI 的模型，需要一个 API Key，点击 platform.openai.com/account/api… 创建你的 API Key。

模拟 LLM 应用并接入观测云

主要实现了一个基于 OpenAI 的 GPT-3.5 模型的聊天对话系统，并设置了一个函数来跟踪 API 令牌的使用情况。

• 安装 Python 依赖

复制代码
pip install langchain
pip install openai
pip install ddtrace

• 创建 LLM

使用 Langchain 创建 LLM，模型选择 gpt-3.5 。

ini
复制代码
llm = ChatOpenAI(model='gpt-3.5-turbo',temperature=0)

• 创建 ConversationChain 对象

创建一个 ConversationChain 对象，传入之前创建的 llm 对象，设置 verbose 为 True（表示输出详细的调试信息），并使用 ConversationBufferMemory 作为记忆储存。

ini
复制代码
conversation = ConversationChain(
    llm=llm, verbose=True, memory=ConversationBufferMemory()
)

• 创建对话函数

定义一个函数 track_tokens_usage ，它接受一个对话链和一个查询作为参数。

python
复制代码
def track_tokens_usage(chain, query):
    with get_openai_callback() as cb:
        result = chain.run(query)
        print(f"prompt token {cb.prompt_tokens}, res token {cb.completion_tokens}, total token {cb.total_tokens}")
        print(f"successful requests {cb.successful_requests}, total cost {cb.total_cost}USD")
        print(result)
    return result

通过回调函数 get_openai_callback 创建一个回调对象 cb ，并通过对象 cb 可以获取请求相关信息：请求数、消耗金额、令牌数量等。

• 调用

scss
复制代码
track_tokens_usage(conversation, "介绍一下观测云可观测性的产品及优势")

由于执行完成后，进程会退出，添加以下代码阻止退出，方便相关数据及时上报。

lua
复制代码
print("脚本执行完成，按 Enter 键退出...")
input()

• 执行脚本

ini
复制代码
DD_SERVICE="my-langchain" DD_ENV="dev" DD_AGENT_HOST="localhost" DD_AGENT_PORT="9529" ddtrace-run python3 langchain_demo.py 

LangChain 可观测性实践效果

• 指标

• 调用链

常见问题

Token 异常

如果没有配置 Token，则会报错：

go
复制代码
pydantic.v1.error_wrappers.ValidationError: 1 validation error for ChatOpenAI
__root__
  Did not find openai_api_key, please add an environment variable `OPENAI_API_KEY` which contains it, or pass `openai_api_key` as a named parameter. (type=value_error)

关于 Token，可以在代码中定义：

lua
复制代码
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-...DcE2'

但不建议那么做，可以使用环境变量方式：

OPENAI_API_KEY=“sk-…DcE2”

余额不足

css
复制代码
openai.RateLimitError: Error code: 429 - {'error': {'message': 'You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.', 'type': 'insufficient_quota', 'param': None, 'code': 'insufficient_quota'}}

代理

如需配置代理，可以加入以下配置：

lua
复制代码
import os
os.environ["http_proxy"] = "http://localhost:7890"
os.environ["https_proxy"] = "http://localhost:7890"

其他第三方 API

如果需要更换第三方 API 地址，可以使用以下方式：

lua
复制代码
import os
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = 'https://chatapi.a3e.top/v1'

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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