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1. Callback 功能介绍

Callback 是 LangChain 提供的回调机制，允许我们在 LLM 应用程序的各个阶段使用 hook （钩子）。钩子的含义也非常简单，我们把应用程序看成一个一个的处理逻辑，从开始到结束，钩子就是在事件传送到终点前截获并监控事件的传输。

Callback 对于记录日志、监控、流式传输等任务非常有用，简单理解， Callback 就是记录整个流程的运行情况的一个组件，在每个关键的节点记录响应的信息以便跟踪整个应用的运行情况。
例如：

1. 在 Agent 模块中调用了几次 tool，每次的返回值是什么？
2. 在 LLM 模块的执行输出是什么样的，是否有报错？
3. 在 OutputParser 模块的输出解析是什么样的，重试了几次？
   Callback 收集到的信息可以直接输出到控制台，也可以输出到文件，更可以输入到第三方应用，相当于独立的日志管理系统，通过这些日志就可以分析应用的运行情况，统计异常率，运行的瓶颈模块以便优化。在 LangChain 中，callback 模块中具体实现包括两大功能，对应 CallbackHandler 和CallbackManager 。
4. CallbackHandler：对每个应用场景比如 Agent 或 Chain 或 Tool 的纪录。
5. CallbackManager：对所有 CallbackHandler 的封装和管理，包括了单个场景的 Handle，也包括运行时整条链路的 Handle。不过在 LangChain 的底层，这些任务的执行逻辑由回调处理器（ CallbackHandler ）定义。
   CallbackHandler 里的各个钩子函数的触发时间如下：
   以下是 LangChain Callback 事件机制中常见的事件及其对应的触发时机和方法名称的完整表格，适用于实现自定义的 CallbackHandler：

在 LangChain 中使用回调，使用 CallbackHandler 几种方式：

1. 在运行 invoke 时传递对应的 config 信息配置 callbacks（推荐）。
2. 在 Chain 上调用 with_config 函数，传递对应的 config 并配置 callbacks（推荐）。
3. 在构建大语言模型时，传递 callbacks 参数（不推荐）。
   在 LangChain 中提供了两个最基础的 CallbackHandler，分别是： StdOutCallbackHandler 和
   FileCallbackHandler 。
   使用示例如下：

import dotenv
from langchain_core.callbacks import StdOutCallbackHandler
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI
dotenv.load_dotenv()
# 1.编排prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{query}")
# 2.创建大语言模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k")
# 3.构建链
chain = {"query": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser()
# 4.调用链并执行
content = chain.stream( "你好，你是？", config={"callbacks": [StdOutCallbackHandler()]}
)
for chunk in content: pass

自定义回调

在 LangChain 中，想创建自定义回调处理器，只需继承 BaseCallbackHandler 并实现内部的部分接口即可，例如：

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-import time
from typing import Dict, Any, List, Optional
from uuid import UUIDimport dotenv
from langchain_core.callbacks import StdOutCallbackHandler, BaseCallbackHandler
from langchain_core.messages import BaseMessage
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.outputs import LLMResult
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAIdotenv.load_dotenv()class LLMOpsCallbackHandler(BaseCallbackHandler):"""自定义LLMOps回调处理器"""start_at: float = 0def on_chat_model_start(self,serialized: Dict[str, Any],messages: List[List[BaseMessage]],*,run_id: UUID,parent_run_id: Optional[UUID] = None,tags: Optional[List[str]] = None,metadata: Optional[Dict[str, Any]] = None,**kwargs: Any,) -> Any:print("聊天模型开始执行了")print("serialized:", serialized)print("messages:", messages)self.start_at = time.time()def on_llm_end(self,response: LLMResult,*,run_id: UUID,parent_run_id: Optional[UUID] = None,**kwargs: Any,) -> Any:end_at: float = time.time()print("完整输出:", response)print("程序消耗:", end_at - self.start_at)# 1.编排prompt
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{query}")# 2.创建大语言模型
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k")# 3.构建链
chain = {"query": RunnablePassthrough()} | prompt | llm | StrOutputParser()# 4.调用链并执行
resp = chain.stream("你好，你是？",config={"callbacks": [StdOutCallbackHandler(), LLMOpsCallbackHandler()]}
)for chunk in resp:pass