如何创建自定义回调处理程序：实现个性化逻辑-优快云博客

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引言

在使用LangChain进行自然语言处理时，回调机制可以极大地增强我们的应用程序的灵活性和响应能力。虽然LangChain提供了一些内置的回调处理程序，但在许多情况下，我们可能需要创建自己的处理程序，以便在特定事件发生时执行自定义逻辑。本文将介绍如何创建自定义回调处理程序，并通过代码示例展示其实现过程。

主要内容

什么是回调处理程序？

回调处理程序是一种设计模式，用于在事件发生时调用特定的函数。它允许我们在程序执行过程中插入自定义逻辑，从而增强程序功能和动态响应能力。

自定义回调处理程序的实现步骤

确定要处理的事件：首先，我们需要明确希望在何种事件发生时触发回调。例如，在自然语言处理模型生成新token时。
定义回调处理程序的行为：接下来，定义当事件触发时回调处理程序应该执行的操作。
将回调处理程序附加到对象上：回调处理程序可以在构造函数中或运行时附加到对象上。

实施示例

下面是一个关于如何通过自定义回调处理程序执行流式处理的示例。

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 自定义回调处理程序
class MyCustomHandler(BaseCallbackHandler):
    def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:
        print(f"My custom handler, token: {token}")

# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(["Tell me a joke about {animal}"])

# 创建模型并启用流式处理
# 使用 API 代理服务提高访问稳定性
model = ChatAnthropic(
    model="claude-3-sonnet-20240229", streaming=True, callbacks=[MyCustomHandler()]
)

# 将提示与模型链接
chain = prompt | model

# 调用模型
response = chain.invoke({"animal": "bears"})