关于人工智能:如何一行代码实现-OpenAI-可观测大幅提升使用体验

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作者|观测云 徐季秋

当初基于 OpenAI 的 Chat+ 利用井喷，但给开发者带来了两个难点，一是因为 OpenAI 基于 tokens 的计费机制导致不容易布局生产；另一是 OpenAI 提供的调用自身不稳固，很难分辨是传参谬误或是拜访失败。这导致许多开发者，须要在调试时一边小心翼翼地时刻关注余额，又要放心服务质量抖动，挺让人糟心。

其实，通过简略地对 OpenAI 设置些应用监测，就能大幅晋升应用体验，以下用 SaaS 监控观测平台——观测云举例。

基于观测云弱小的可编程机制能够轻松实现 OpenAI 可观测，记录所有申请的输入输出内容、调用申请提早、调用成功率、以及费用详情，而实现这些性能就是几分钟动动手的事件。观测云已预置了下文用到的所有数据采集与仪表板模板，略作配置即可应用。

展现效果图

仪表板视图

日志查看器视图

如果曾经是观测云用户，也装置过 DataFlux Func 组件，能够跳过前置筹备步骤，间接从第 6 步关上采集开始；
新用户请从前置筹备步骤开始操作。

前置筹备

  1. 在观测云官网注册账号 www.guance.com。对于注册步骤和站点抉择，可参考：
    https://docs.guance.com/billing/commercial-register/

本文应用观测云 - 中国区 1（杭州）站点，商业版账号。间接开明商业版可取得 500 元无限度代金券，实现本文观测场景每天生产仅需几分钱，能够用几十年了。

或能够抉择开明体验版，每天可收费上报 100 万条增量日志，也足够用了，可参考：
https://docs.guance.com/billing/trail/#register-trail

实现观测云账号注册后，会登录到观测云工作空间控制台，之后的数据可视化都会在这里展示。

  1. 筹备一台可连通公网，并能拜访 OpenAI API（务必确认这条）的主机，最小规格倡议 2C/4G/20GB，Ubuntu 16.04 LTS 或 CentOS 7.2 以上 OS，可参考：
    https://func.guance.com/doc/maintenance-guide-requirement/

  2. 在这台主机上，装置 DataFlux Func GSE（观测云特别版）。执行以下命令即可：

    1. /bin/bash -c “$(curl -fsSL t.guance.com/func-portable-download)” — –for=GSE
    2. sudo /bin/bash {安装文件所在目录}/run-portable.sh

    可参考：https://func.guance.com/doc/quick-start

装置实现后，即可通过浏览器登录 DataFlux Func 控制台，记住登录地址和账号，之后会用到。

DataFlux Func 是一款函数开发、治理、执行平台。简略易用、无需从零搭建 Web 服务，无需治理服务器等基础设施，只需编写代码并公布，简略配置即可为函数生成 HTTP API 接口。主页地址：func.guance.com

  1. 仍在这台主机上，装置 DataKit 数据采集器。回到在第 1 步开明的观测云工作空间控制台，左侧性能面板抉择【集成】->【DataKit】，复制 Linux 装置命令到主机上执行。因为命令行里默认注入了当前工作空间 token，所以这个 DataKit 装置后会默认上报数据到本工作空间，该 token 之后也能够批改。请参考：
    https://docs.guance.com/datakit/datakit-install/
  1. 将 DataFlux Func 作为数据源，和 DataKit 数据采集器绑定，实现以下数据采集和上报门路：

1）仍在这台主机上，批改 DataKit 的本地配置文件参数：

  • 关上 DataKit 配置文件：sudo vim /usr/local/datakit/conf.d/datakit.conf
  • 将 http_listen = “localhost:9529” 批改为 http_listen = “0.0.0.0:9529”
  • 重启 DataKit 服务：sudo datakit service -R
    2）进入第 3 步的 DataFlux Func 控制台，抉择【开发】->【连接器】标签页，能够看到有一个默认的 DataKit 连接器，类型：HTTP；ID：datakit；主机 IP 指向本机；端口：9529；点击右下角【保留】确认无误。

好了，至此，已实现了所有前置步骤。接下来就进入正题，如何用启动 ChatGPT 采集模板和关上观测云仪表板。

DataFlux Func 托管版预计在 2023 年 5 月 22 日公布，届时第 2 步到第 5 步能够合并为一步实现，Func 数据间接上报到观测云工作空间，省略和 DataKit 绑定步骤。

关上采集

  1. 装置 ChatGPT 监测脚本。进入 DataFlux Func 控制台（见第 3 步），进入【脚本市场】->【官网脚本市场 - 详情】，搜寻到 ChatGPT 脚本，而后点击【装置】。

装置胜利后，点击菜单【开发】->【脚本库】，能够看到刚装置的 ChatGPT 监控脚本，具体实现逻辑都在外面。

  1. 将 DataFlux Func 配置为和 ChatGPT 利用通信的代理。
    点击菜单【治理】->【受权链接】->【新建】，找到【ChatGPT 监控】函数创立一个受权链接，全副放弃默认选项；

创立实现后，在受权链接列表里，能够找到这个函数。点击这个函数右侧的【示例】；

抉择【POST 简化模式（JSON）】，会看到一个链接，指向本机地址。这个链接就是魔法所在，咱们称之为【魔法链接】，请把它复制下来。

  1. 在 Chat+ 利用里，把 API 调用地址，替换为【魔法链接】。

以 ChatGPT 客户端举例：
https://github.com/anse-app/chatgpt-demo
1）依照 readme 里的指引，把客户端跑起来；
2）利用【魔法链接】：
https://github.com/anse-app/chatgpt-demo/blob/main/src/pages/api/generate.ts 里的 46 行，把调用的 url 从
https://api.openai.com/v1/chat/completions
改为【魔法链接】，比方在本次示例中为：https://func-dev.dataflux.cn/api/v1/al/auln-VbUBSOEYNxqv/simp…。
（！！留神每人失去的【魔法链接】都不一样，不要照搬复制示例链接。）
至此，大家应该都了解原理了，通过【魔法链接】，把原来发给 Chat+ 利用向 OpenAI 的申请先发给 Func 函数，由 Func 作为代理转发，以采集过程状态指标。
3）配置更新后，在 chatgpt-demo 里，比方我这里是 http://localhost:3000，向 ChatGPT 发问吧，生成些原始数据。

  1. 最初一步了，关上观测云仪表板。
    登录观测云工作空间，抉择左侧性能面板【场景】->【仪表板】->【新建仪表板】;

找到 ChatGPT 仪表板模板，创立实例；

点击实现增加后，留神调整下右上角工夫范畴到理论的采集时间段，就能看到可视化图表了。

再抉择左侧性能面板【场景】->【查看器】->【新建查看器】，创立 ChatGPT 查看器实例，就能看到所有采集到的原始日志视图。

最初，再看下效果图。

在工作空间左侧性能栏【场景】->【查看器】里能够看到本次采集到的原始日志。

对 DataFlux Func 感兴趣的同学，能够尝试本人写监测脚本，可参考：
如何开发自定义巡检
https://func.guance.com/doc/script-market-guance-monitor/

可观测性扩大

还能进一步利用观测云把 Chat+ 利用的端到端全副监控起来，蕴含 RUM，APM，Log 以及 Chat+ 利用的运行环境，这样能带来额定两个益处，让可观测性更加残缺：

  1. 不是所有对用户体验有影响的状况是由 OpenAI 调用引起的，有可能是前端代码，或者网络抖动，避免 OpenAI 无端背锅
  2. 可辨认每一次 OpenAI 调用失败时，到底影响了哪些具体的用户，整个链条清晰可见
    像这个客户端基于 nodejs 的，可参考：
    https://docs.guance.com/integrations/rum/rum-web-h5/
    https://docs.guance.com/integrations/apm/ddtrace-nodejs/

实现原理

  1. 本来的申请门路是 利用 -> OpenAI , 为了监控 OpenAI 的调用，咱们须要应用 Func 做一层代理，申请门路变为：利用 -> Func -> OpenAI
  2. 具体如何转发，采集了哪些数据，上报了哪些数据，能够参考开启步骤第 6 步里的脚本库里的代码逻辑。

对于价格

  1. DataFlux Func 开源收费，托管版 Func 老本取决于主机老本；
  2. www.guance.com 体验版可每天收费应用 100 万条增量日志，大多数状况够用了，超过的局部按 1 万条增量，保留 3 天，免费 0.01 元。可参考：https://www.guance.com/billing#business

将来布局

能够预计将来会呈现更多的基于 MaaS 的利用，观测云会继续提供实用于商用或开源大模型服务的监测模板，开发者借助观测云开箱即可观测的能力，能够把这些大模型用得明明白白，更专一在利用研发上。

对于本文的任何问题或者纳闷，大家能够退出观测云官网社区随时征询，扫码增加微信退出观测云社区。

正文完
人工智能
发表至： 人工智能
2023-05-18
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