[AI Embedchain] 集成 OpenLIT

Embedchain现在支持与OpenLIT的集成。

开始使用

1. 设置环境变量

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# 为OpenTelemetry目的地和身份验证设置环境变量。
export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT = "YOUR_OTEL_ENDPOINT"
export OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS = "YOUR_OTEL_ENDPOINT_AUTH"

2. 安装OpenLIT SDK

打开你的终端并运行:

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pip install openlit

3. 为监控设置你的应用程序

现在使用Embedchain创建一个应用程序并初始化OpenTelemetry监控

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from embedchain import App
import OpenLIT

# 初始化OpenLIT自动检测以进行监控。
openlit.init()

# 初始化EmbedChain应用程序。
app = App()

# 向你的应用程序添加数据
app.add("https://en.wikipedia.org/wiki/Elon_Musk")

# 查询你的应用程序
app.query("How many companies did Elon found?")

4. 可视化

一旦你使用OpenLIT设置了数据收集,你可以可视化和分析这些信息,以更好地理解你的应用程序的性能:

  • 使用OpenLIT UI: 连接到OpenLIT的UI,开始探索性能指标。访问OpenLIT 快速开始指南获取分步详情。
  • 与现有的可观察性工具集成: 如果你使用Grafana或DataDog等工具,你可以集成OpenLIT收集的数据。有关设置这些连接的说明,请查看OpenLIT 连接指南

引用