【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

LangChainCallbacks详解：日志管理、Token计数与监控应用

最新推荐文章于 2025-10-04 05:43:30 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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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

1308

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。

《第二十篇》LangChain 中的 CallbackHandler 全面解析

guoguozgw的博客

06-11

597

本文全面解析了LangChain框架中的CallbackHandler机制，介绍了30多种回调处理器及其用途，包括日志记录（FileCallbackHandler）、监控分析（OpenAICallbackHandler）、数据标注（LabelStudioCallbackHandler）等类别。通过示例代码展示了如何注册回调处理器来监听模型运行事件。这些回调机制可满足开发者在实验跟踪、性能监控、提示优化等方面的需求，是LangChain框架实现功能扩展和系统集成的重要方式。文章还提供了官方文档和GitHub仓

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【LangChain】 LangChain 中的回调（Callbacks）

彬彬侠的博客

05-07

1133

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。

深入理解Langchain回调（Callbacks）：监控与扩展层的核心原理

最新发布

没事学AI的博客

10-04

1114

摘要： Langchain的回调模块是连接框架与外部监控系统的核心组件，通过事件驱动机制实现全生命周期的可观测性。它支持标准化事件（如LLM调用、链执行）的捕获与扩展，内置回调提供日志、监控等通用功能，而自定义回调可满足个性化需求。开发者可通过run_id追踪执行链路，确保生产环境下的故障排查与性能优化。本文详解了回调的原理、分类及实现方式，帮助开发者构建稳定可控的大模型应用。

【LangChain核心组件】Callbacks机制深度剖析与实战指南

qq_62223405的博客

04-16

1119

说明：该代码主要是颜色定义和执行回调函数的一种形式，不可运行。"""基础回调处理器，可用于处理来自langchain的回调。""") -> Any:"""当LLM开始运行时触发。""") -> Any:"""当聊天模型开始运行时触发。""""""生成新LLM token时触发。仅在启用流式传输时可用。""""""当LLM运行结束时触发。""") -> Any:"""当LLM发生错误时触发。""") -> Any:"""当任务链开始运行时触发。""""""当任务链运行结束时触发。"""

大模型从入门到应用——LangChain：回调函数（Callbacks）]

冯·诺依曼

09-18

5889

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。

【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

08-27

1565

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

1777

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

02-04

1821

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

1436

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

2401_82700030的博客

03-28

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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。

【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

1281

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。

[设计]-OpenAPI中的callback机制

cloudxman

11-13

837

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

张伟的专栏

10-10

1289

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...

【2024最全最细Langchain教程-11】Langchain回调模块

u013607702的博客

01-30

1495

回调（callback）是一个python中常用的技术，在langchain中回调作为一个主要模块主要应用在运行过程管理、查看日志、计算token等场景。

【LangChain】LangChain 内置的 CallbackHandler

彬彬侠的博客

05-08

1170

CallbackHandler 是LangChain回调机制的核心接口，内置 CallbackHandler 有：StdOutCallbackHandler：控制台调试。FileCallbackHandler：文件日志。LangSmithCallbackHandler：可视化分析。StreamingStdOutCallbackHandler：流式输出。ConsoleCallbackHandler：简洁调试。WandBCallbackHandler：实验跟踪。CometCallbackHandler：实验管理

在AI应用中引入异步通信机制

像污秽一样的博客

11-21

901

我们也可以通过BaseCallbackHandler和AsyncCallbackHandler来自定义回调函数。下面是一个示例。# 创建同步回调处理器print(f"获取花卉数据: token: {token}")# 创建异步回调处理器) -> None:print("正在获取花卉数据...")await asyncio.sleep(0.5) # 模拟异步操作print("花卉数据获取完毕。提供建议...")print("整理花卉建议...")

LangChain 26: 回调函数callbacks打印prompt verbose调用

AI架构师易筋

12-11

3660

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。