이 prefect-openai컬렉션은 Prefect의 로깅과 OpenAI의 해석 기능을 결합하여 OpenAI를 작업 흐름에 통합하는 것을 단순화합니다.

애플리케이션

코드가 충돌할 때 OpenAI와 같은 문제 해결 도움이 있으면 좋을 것입니다!

HTTP 상태 코드에 익숙하지 않은 경우 OpenAI가 추가 컨텍스트를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이렇게 하면 문제를 더 잘 이해하고 해결책을 더 빨리 찾는 데 도움이 될 수 있습니다!

예를 들어 다음 예외를 입력으로 사용합니다.

HTTPStatusError: URL 'https://httpbin.org/status/403'에 대한 클라이언트 오류 '403 FORBIDDEN' 자세한 내용 확인:https://httpstatuses.com/403

OpenAI는 다음 해석을 반환했습니다.

403 금지 오류는 URL을 방문하려는 사용자가 해당 URL을 방문할 권한이 없음을 의미합니다. 이는 사용자가 로그인하지 않았거나 요청한 콘텐츠를 사용할 수 없음을 의미할 수 있습니다. 자세한 내용은 URL을 확인하면 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

훨씬 소화가 잘 되는 것 같아요!

용법

이 기능을 구현하려면 기존 코드에 다음 두 줄을 추가하면 됩니다.

1. from prefect_openai.completion import interpret_exception
2. @interpret_exception("COMPLETION_MODEL_BLOCK_NAME")

import httpx
from prefect import flow
from prefect_openai.completion import interpret_exception

@flow
@interpret_exception("curie")
def example_func():
    resp = httpx.get("https://httpbin.org/status/403")
    resp.raise_for_status()

example_func()

설정

interpret_exception데코레이터를 사용하려면 먼저 OpenAICredentials및 CompletionModel블록을 만들어야 합니다.

그러나 걱정하지 마십시오. 간단합니다.

먼저 OpenAI 계정 페이지 에서 OpenAI API 키를 만듭니다 .

그런 다음 아래 자리 표시자를 복사, 붙여넣기 및 바꿉니다.

from prefect_openai import OpenAICredentials, CompletionModel
openai_credentials = OpenAICredentials(api_key="API_KEY_PLACEHOLDER")
completion_model = CompletionModel(
    openai_credentials=openai_credentials,
    model="text-curie-001",
    max_tokens=1000,
    temperature=0.5
)
openai_credentials.save("CREDENTIALS_BLOCK_NAME_PLACEHOLDER")
completion_model.save("COMPLETION_MODEL_BLOCK_NAME_PLACEHOLDER")

또는 Prefect UI에서 직접 블록을 생성할 수도 있습니다.

커스터마이징

모델의 결과물을 조정하는 것은 일부는 예술이고 일부는 과학입니다.

프롬프트에 다른 접두사를 사용하거나 모델에 대한 추가 컨텍스트에 대한 역추적의 일부를 포함하는 데 관심이 있는 경우 다음 키워드 인수를 사용할 수 있습니다.

• prompt_prefix: 역추적 및 예외 메시지 앞의 프롬프트에 포함할 접두사입니다.
• traceback_tail: 꼬리부터 시작하여 OpenAI에 대한 프롬프트에 포함할 원래 역추적의 행 수입니다. 0이면 프롬프트에 예외 메시지만 포함합니다. 이 구성은 토큰 측면에서 비용이 많이 들 수 있으므로 this 및 max_tokensin을 CompletionModel적절하게 설정해야 합니다.

@interpret_exception(
    "COMPLETION_MODEL_BLOCK_NAME_PLACEHOLDER",
    prompt_prefix="Offer a solution:",
    traceback_tail=1,
)

• 예외 메시지 캡처
• 접두사 "설명:"을 추가합니다.
• 텍스트 완성 모델에 프롬프트로 제출
• 응답으로 예외를 다시 발생시킵니다.

자원

예외를 해석하는 것 외에도 prefect-openai임의의 텍스트 완성과 이미지 생성을 지원합니다. 이것이 표지 이미지가 생성된 방식입니다!

prefect-openai 이러한 사용 사례가 흥미롭다면 문서를 확인 하고 GitHub 의 컬렉션 저장소에 별표를 표시 하십시오 !