MagnivOrg/prompt-layer-library

解决的问题

PromptLayer 是 LLM 应用的管理层，解决了提示词版本管理、测试和监控的问题。它允许开发者将提示词模板集中管理，而不是硬编码在应用代码中，并提供工具来评估和追踪提示词与代理的性能。

如何工作

该库作为连接 PromptLayer API 的 Python SDK 使用。主要可通过以下三种方式使用：

1. 提示词管理：从中央仓库获取提示词模板，无需重新部署代码即可更新提示词。
2. 代理：可包装 OpenAI、Anthropic、Google GenAI 和 AWS Bedrock 等提供方 SDK，自动记录请求和响应。
3. 追踪：使用 OpenTelemetry 自动为 GenAI SDK 注入探针，将跨度和追踪数据导出至 PromptLayer，用于监控和调试。

此外，还提供专门的 "Table Scorecards" API，用于配置、迁移和计算 LLM 输出的质量评分。

适用人群

需要追踪提示词迭代、监控生产日志并运行评估以防止回归的 LLM 驱动的应用和代理开发者。

主要亮点

• 多提供方支持：支持 OpenAI、Anthropic、Google GenAI 和 AWS Bedrock 的自动注入。
• 集中式提示词模板：通过 API 获取，将提示词工程与应用逻辑解耦。
• OpenTelemetry 集成：使用行业标准追踪技术监控函数调用和 LLM 交互。
• 内存缓存：可选的提示词模板缓存，减少 API 延迟，并在服务中断时提供备用方案。
• 代理集成：专为 openai-agents 和 claude-agent-sdk 提供的追踪工具。