解锁 AI 潜力 | 使用 GreptimeAI 深入观测 OpenAI 行为和用量

随着人工智能技术的迅速进步，OpenAI 已经崭露头角，成为该领域的领军者之一。它在多种语言处理任务上表现卓越，包括机器翻译、文本分类和文本生成等。

然而，使用 OpenAI 时，持续监控 API 调用的重要性不容忽视，这不仅可以帮助我们识别出性能瓶颈，统计和分析使用情况，还可以帮助我们在 API 出现问题时快速发现并进行相应的处理。

GreptimeAI

GreptimeAI 提供了专为监测和管理大型语言模型（LLM）应用设计的定制可观测性解决方案。这一方案使您能够全面了解成本、性能、流量和安全性方面的情况。更多关于 GreptimeAI 的产品细节，请参阅 此文。值得一提的是，GreptimeAI 的存储解决方案构建于开源时序数据库 GreptimeDB 之上。

哪些 OpenAI 的模块会被监控

• chat

• completion

• audio

• images

支持的场景

• async

• stream

• with_raw_response

• retry

• error

用户指南

安装 GreptimeAI

注册 GreptimeAI

首先，注册 GreptimeAI 以创建一个服务，并获取以下参数：

• host

• database

• token

配置

在环境变量中设置 GreptimeAI 需要的配置：

如果你希望直接传递参数，可以这么做：

Example

以下是一个简单的示例，说明如何在启用了 GreptimeAI 跟踪的情况下调用 OpenAI chat completion 模块。

What does it look like in GreptimeAI

Overview：

下图展示了带有多个 span 的追踪细节：