langchain-visualizer

langchain-visualizer

LangChain交互的ICE界面可视化工具

适配Ought的ICE visualizer,为LangChain交互提供美观展示。查看每次与LLM交互的完整提示文本,通过颜色区分硬编码和模板替换部分,检查执行流程及调用成本。支持Jupyter笔记本和文档嵌入可视化,适合偏好ICE UI的用户。欢迎查看示例和VCR LangChain项目。

LangChainLangChain VisualizerOpenAIJupyterembeddingGithub开源项目

项目介绍:LangChain Visualizer

LangChain Visualizer 是一个工具,旨在为使用 LangChain 的开发者提供一种可视化 UI,以便更好地观察和分析与语言模型的交互。

功能与特点

LangChain Visualizer 通过借鉴 Ought 的 ICE 可视化工具,以美观的界面展现 LangChain 的交互过程。以下是它的一些主要功能:

  • 查看完整提示文本:用户可以看到每次与语言模型(LLM)交互时发送的完整提示文本。这为用户提供了清晰的上下文,以确保每次调用的输入是正确的。
  • 可视化提示组成:通过不同颜色标识,可以轻松分辨出哪些部分是硬编码的,哪些部分是通过模板替换而来的。
  • 执行流程检查:软件允许用户查看每个函数在执行栈中的变化,帮助追踪执行步骤。
  • 成本查看:如果使用的是 OpenAI 的 text-davinci-003 模型,用户还可以查看每次语言模型调用的费用及整个运行过程的总费用。

快速开始

要快速上手 LangChain Visualizer,请按照以下步骤操作:

  1. 通过命令安装库:

    pip install langchain-visualizer

    注意:如果您使用的是 Linux 系统,可能需要先安装 libyaml

    apt install -y libyaml-dev
  2. 在 Python 的入口文件中,将 import langchain_visualizer 作为首个导入。

  3. 编写一个异步函数以可视化您正在运行的工作流程。

  4. 使用 langchain_visualizer.visualize 来调用该函数。

示例运行

想要运行截图展示的示例,您可以安装库及可选依赖:

pip install langchain-visualizer google-search-results openai

如果尚未设置 OpenAI 或 SERP 的 API 密钥,可以通过克隆项目来重放录制的交互:

pip install vcr-langchain OPENAI_API_KEY=dummy python tests/agents/test_langchain_getting_started.py

若已完成 API 密钥设置,您可以直接运行以下脚本:

import langchain_visualizer import asyncio from langchain.agents import initialize_agent, load_tools from langchain.llms import OpenAI llm = OpenAI(temperature=0.7) tools = load_tools(["serpapi", "llm-math"], llm=llm) agent = initialize_agent(tools, llm, agent="zero-shot-react-description", verbose=True) async def search_agent_demo(): return agent.run( "Who is Olivia Wilde's boyfriend? What is his current age raised to the 0.23 power?" ) langchain_visualizer.visualize(search_agent_demo)

运行后,将打开一个浏览器窗口,您可以实时观察代理的执行过程。

Jupyter Notebook 支持

LangChain Visualizer 还支持在 Jupyter Notebook 中使用。在 Notebook 中使用前,请确保从 langchain_visualizer.jupyter 导入 visualize 函数。

嵌入可视化

如果需要可视化文档分块的嵌入过程,可以使用 visualize_embeddings 函数,然后再可视化主链:

from langchain_visualizer import visualize, visualize_embeddings async def run_chain(): ... visualize_embeddings() visualize(run_chain)

为什么不使用 LangChain 的内置跟踪器?

LangChain Visualizer 提供了一些独特的功能:

  • 我更喜欢 ICE 的用户界面,特别是:
    • 对于模板变量填充部分用颜色高亮显示
    • 可以在不离开追踪页面的情况下快速检查不同的 LLM 调用
  • 对于缓存的 LLM 调用,我更希望我的代理逻辑可视化保持静态
  • 更喜欢查看工具(如 PythonREPL)的实际调用时机,而不仅仅是高层次的链执行(如 LLMMathChain

尽管如此,LangChain 的跟踪器支持仍更强大。需注意,目前 LangChain Visualizer 还未完全支持所有功能,如有需要,请提交 PR 或问题反馈。

其他项目

还请查看 VCR LangChain,它是一个用于记录 LLM 交互的库,方便用于测试和演示。

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