【AI大模型应用开发】【LangChain系列】6. LangChain的Callbacks模块：监控调试程序的重要手段

最新推荐文章于 2025-05-07 21:35:48 发布

同学小张

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分类专栏：大模型文章标签：人工智能 langchain python 笔记 agi gpt

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本文介绍了LangChain库中的Callback系统，涵盖了StdOutCallbackHandler、异步回调、写日志、Token计数以及如何监控和调试LLM应用程序。作者展示了如何使用这些回调进行有效的问题追踪和资源管理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。

LangChain提供了一个回调系统，允许您挂接到LLM应用程序的各个阶段。这对于日志记录、监视、流式传输和其他任务非常有用。

0. LangChain Callbacks模块提供的Callback接口一览

class BaseCallbackHandler:
    """Base callback handler that can be used to handle callbacks from langchain."""

    def on_llm_start(
        self, serialized

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AI大模型探索之路-应用篇7：Langchain框架Callbacks模块一策略定制与事件管理

寻道AI，探索AI无限可能！

04-10

1196

Langchain框架除了前面章节介绍的各种模块组件之外，还提供一个回调模块，回调模块允许接到LLM应用程序的各个阶段，这对于日志记录、监视、流式处理和其他任务非常有用。

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】加速学习LangChain效率：源码环境安装 + 断点调试

同学小张的博客

03-10

1239

学习一个开源项目，效率最高的还是实际将项目跑起来，然后断点，跟着一个数据流，逐渐深入。所以，对于开源项目，进行源码环境的安装就比较重要了。本文我们来用源码安装的方式安装 LangChain。

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大模型从入门到应用——LangChain：回调函数（Callbacks）]

冯·诺依曼

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我们也可以创建自定义处理程序并将其设置在对象上。在下面的示例中，我们将使用自定义处理程序实现流式处理。

【LangChain】 LangChain 中的回调（Callbacks）

彬彬侠的博客

05-07

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在 LangChain 中，回调（Callbacks）是一种强大的机制，用于监控、调试和扩展 LangChain 组件（如模型、链、代理、工具等）的执行过程。通过回调，开发者可以捕获执行过程中的关键事件（如开始、结束、错误等），记录日志、跟踪性能、集成外部系统或实现自定义逻辑。回调在调试复杂工作流、优化性能以及构建生产级应用时尤为重要。

【可能是全网最丝滑的LangChain教程】二十二、LangChain进阶之Callbacks（完结篇）

Jeffray1991的博客

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在LangChain中，Callback 是一种非常重要的机制，它允许用户监听和处理在执行链式任务 (Chain) 过程中的各种事件。这包括但不限于开始执行、结束执行、异常处理等。Callback 可以帮助开发者追踪执行过程、调试问题、监控性能指标或者进行日志记录等

LangChain开发LLM应用【入门指南】

xiangyiran的博客

05-23

1563

通过将自然语言处理管道分解为单独的组件，开发人员可以轻松混合和匹配这些构建块，以创建满足其特定需求的自定义工作流程，从而使得 LangChain 成为一个高度适应性的框架，可用于为广泛的用例和行业构建对话式人工智能应用程序。简化LLM的集成：LangChain 支持广泛的 LLM（OpenAI 的 ChatGPT、Google 的 BERT等），并抽象了与特定模型或提供商交互的细节，使您可以轻松地在不同的LLM之间切换，而无需大量修改应用程序代码。根据用户的输入，代理可以决定是否调用这些工具中的任何一个。

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】0. LangChain框架介绍，实现LangChain的Hello World

同学小张的博客

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LangChain是一个面向大模型的开发框架（SDK）。本文对 LangChain 系列开个头，介绍了其架构，并用LangChain写了第一个程序。

LangChain系列：LangChain基础入门教程

neweastsun的专栏

02-12

1227

LangChain 是一个开源框架，旨在简化使用大型语言模型（LLM）创建应用程序的过程。它为链提供了标准接口，与许多其他工具进行了集成，并为常见应用提供了端到端的链。LangChain 让 AI 开发人员能够基于大型语言模型（如 GPT-4, DeepSeek）与外部计算和数据源相结合来开发应用程序。该框架提供了 Python 和 JavaScript 的包。

业界首个开源千亿模型适配Langchain框架，基于Yuan2.0搭建本地大模型应用

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近日，Yuan2.0全系列大模型完成了对Langchain框架的适配，用户可以基于Langchain框架快速开发出各类大模型应用。同时，借助Langchain这套成熟的框架，开发者仅需修改少量代码即可完成后端大模型平滑迁移。Langchain简介。Langchain 是一个利用语言模型开发应用程序的框架。

[设计]-OpenAPI中的callback机制

cloudxman

11-13

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OpenAPI提供给外部网站访问，为了便于讨论，我们把接口提供方定义为Resource Provider，简称RP，使用方定义为Caller。通常而言，我们在OpenAPI的设计原则中，要求Caller到RP是必须是单向访问的，只有这样，才能解除两个网站的双向耦合。但是实际中，有时候还真存在需求，不得不让RP访问到Caller，我们把这个情况叫Callback。我想举两个例子来说明这种情况。 ...

第九天！玩转langchain！回调处理器！一篇学会日志+监控+流式传输！9/10

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Model，Agent， Tool，以及 Chain 的请求执行函数都接受 callbacks 参数，比如 LLMChain 的 run 函数，OpenAI 的 predict 函数，等都能接受 callbacks 参数，在运行时指定回调处理器。BaseCallbackHandler 的子类可以实现这些回调函数来处理事件，当事件触发时，LangChain 的回调管理器 CallbackManager 会调用相应的回调函数。Agent， Tool，以及 Chain 上的回调器会分别被调用相应的回调函数。

轻松上手 LangChain 6大模块之 Chains

musicml的博客

03-22

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▼最近直播超级多，预约保你有收获—1—LangChain 6大模块是什么？LangChain 是 AI 大模型应用开发框架，由6个模块组成，分别为：Model IO、Retrieval、Chains、Memory、Agents 和 Callbacks。Model IO：AI 应用的核心部分，其中包括输入、Model和输出。Retrieval：该功能与向量数据库密切相关，是在向量数据库中搜索与问题...

LangChain 26: 回调函数callbacks打印prompt verbose调用

AI架构师易筋

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LangChain提供了一个回调系统，允许您钩入LLM应用程序的各个阶段。这对于记录、监控、流式传输和其他任务非常有用。您可以通过使用API中的callbacks参数订阅这些事件。这个参数是处理程序对象的列表，这些对象预期实现下面更详细描述的一个或多个方法。

langchain源码阅读系列（三）之Chain模块

weixin_43829633的博客

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链定义为对组件的一系列调用，也可以包括其他链，这种在链中将组件组合在一起的想法很简单但功能强大，极大地简化了复杂应用程序的实现并使其更加模块化，这反过来又使调试、维护和改进应用程序变得更加容易

使用sse技术构建chatgpt应用

qq_33211006的博客

05-27

2023

前端用的是vue, 由于源生sse并不支持post的方式请求，因此使用fetch-event-source包进行post的请求。后端用的是langchain+fastapi，用到了starlette的一个插件包，sse_starlette返回。最近流行的ChatGPT,好奇他的流文字是怎么传输，所以去研究了，并复现了一下。

langchain源码阅读系列（五）之Callback模块

weixin_43829633的博客

07-08

1328

回调模块允许接到LLM应用程序的各个阶段，鉴于LLM的幻觉问题，这对于日志记录、监视、流式处理和其他任务非常有用，现在也有专用的工具Helicone，Arize AI等产品可用

【LangChain学习之旅】—（18）回调函数：在AI应用中引入异步通信机制

我们都是被分成两半的人，一边热爱生活，一边憎恨生活。面对生活，我们总是在矛盾的两端摇摆，在反复的矛盾和犹豫中，一边踉跄前行，一边重振旗鼓。我渴望改变，渴望变得更好，渴望找到出口……就像一个溺水人的挣扎，就像一个救生圈。我是一个矛盾集合体，想要变得快乐，但是

04-05

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在 LangChain 中，回调机制同样为用户提供了灵活性和自定义能力，以便更好地控制和响应事件。CallbackHandler 允许开发者在链的特定阶段或条件下注入自定义的行为，例如异步编程中的响应处理、事件驱动编程中的事件处理等。这为 LangChain 提供了灵活性和扩展性，使其能够适应各种应用场景。

使用 Flask 快速构建基于langchain 和 chatGPT的 PDF摘要总结

assember的博客

04-20

4576

简介这里不对 langchain 和 chatGPT 进行介绍，仅对实现过程进行整理环境 Python >=3.8 Flask2.2.3 Jinja23.1.2 langchain0.0.143 openai0.27.4 实现总结功能使用 langchain 和 openai 接口实现总结功能实现逻辑：通过text_splitter 将pdf 分块，送入 langchain 的summarize_chain中进行处理同样也可以使用 OpenAIEmbeddings 来实现，文档地址：lan

class DynamicPlotCallback(tf.keras.callbacks.Callback): 你这个tf是什么，为什么我显示没有定义，不会是tk吧