[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

代码语言：bash复制

# 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：

代码语言：shell复制

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

代码语言：python代码运行次数：0复制Cloud Studio 代码运行

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

• github
• doc
• AI 博客 - 从零开始学AI

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