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如何在运行时传递回调: 解锁动态事件处理

news 2024/11/15 17:54:10

# 引言在软件开发中，回调函数是一个强大的工具，允许程序在特定事件发生时执行代码块。在AI系统中，回调的动态传递可以显著提高应用程序的灵活性和可维护性。本篇文章将深入探讨如何在运行时传递回调函数，以及如何利用这一技术优势来提高你的AI项目的效率。# 主要内容## 1. 理解回调函数回调函数是指在另一个函数执行结束时调用的函数。它们通常用于处理异步任务的结果，比如网络请求、计时器等。## 2. 自定义回调处理器通过自定义回调处理器，可以在AI系统中实现更精细的操作控制。例如，可以在模型开始和结束时记录日志，或在链条执行时进行特定操作。## 3. 在运行时传递回调在AI模型中，可以在运行时通过`callbacks`参数传递回调函数。这减少了为每个嵌套对象手动附加回调的麻烦。# 代码示例以下是一个通过`langchain_anthropic`库实现的示例，展示了如何在运行时传递回调：```python
from typing import Any, Dict, List
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain_core.outputs import LLMResult
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplateclass LoggingHandler(BaseCallbackHandler):def on_chat_model_start(self, serialized: Dict[str, Any], messages: List[List[BaseMessage]], **kwargs) -> None:print("Chat model started")def on_llm_end(self, response: LLMResult, **kwargs) -> None:print(f"Chat model ended, response: {response}")def on_chain_start(self, serialized: Dict[str, Any], inputs: Dict[str, Any], **kwargs) -> None:print(f"Chain {serialized.get('name')} started")def on_chain_end(self, outputs: Dict[str, Any], **kwargs) -> None:print(f"Chain ended, outputs: {outputs}")# 使用API代理服务提高访问稳定性
callbacks = [LoggingHandler()]
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("What is 1 + {number}?")chain = prompt | llmchain.invoke({"number": "2"}, config={"callbacks": callbacks})