第一种:chain = LLMChain(llm=llm, prompt=prompt, callbacks=[handler]),chain中直接在callbacks中将callback handler传入 第二种:使用verbose=True,即使不显式声明callbacks,它也使用StdOutCallbackHandler 第三种:chain.invoke({"number":2}, {"callbacks":[handler]}),在invoke时传入callbacks 2. 各种类型的C...
invoke相比于predict,在参数里显示的增加了一个callback的功能支持,用来帮助监听chain里的一些关键节点。 笔者最早的时候也封装了一些大模型调用的接口工具包,但是后来还是很早的就基于Langchain进行封装了。反正笔者个人不认为自己封装的思考维度比Langchain做得更好,因此Langchain的这一部分学习成本完全值得。 举个实际...
messages = [HumanMessage(query)] tools_msg = llmTools.invoke(messages) #返回要调用的方法 messages.append(tools_msg) #AIMessage for tool_call in tools_msg.tool_calls: selected_tool = {"add":add,"multiply":multiply}[tool_call["name"].lower()] tool_output = selected_tool.invoke(tool_...
invoke 是一个通用方法,用于同步调用模型、工具或组件的主要功能。它的核心作用是向目标对象传递输入数据并获取输出结果。 stream是 LangChain 等大语言模型(LLM)框架中用于流式逐块生成文本的核心方法。它的核心作用是:实时获取模型输出的片段(chunk),适用于需要逐步展示生成内容、降低延迟感知或处理长文本的场景。 代...
异步回调处理程序实现AsyncCallbackHandler接口。 传递回调 该callbacks属性在整个 API(模型、工具、代理等)的大多数对象上均可用,位于两个不同位置: 请求时间回调:除了输入数据之外,在请求时传递。适用于所有标准Runnable对象。这些回调由定义它们的对象的所有子对象继承。例如chain.invoke({"number": 25}, {"callbacks...
model.invoke("Hello, world!") 1.1 架构 LangChain 框架由多个开源库组成 langchain-core:聊天模型和其他组件的基础抽象 集成包(例如 langchain-openai、langchain-anthropic 等):重要的集成已拆分为轻量级包,由 LangChain 团队和集成开发者共同维护 langchain:构成应用程序认知架构的Chains、代理和检索策略 ...
第二种:使用verbose=True,即使不显式声明callbacks,它也使用StdOutCallbackHandler 第三种:chain.invoke({"number":2}, {"callbacks":[handler]}),在invoke时传入callbacks 2. 各种类型的CallBack实践 2.1 通用 callback:BaseCallbackHandler 实现一个自己的Callback handler,继承自BaseCallbackHandler,然后重写自己...
其中,通过由|管道操作符连接而成的 LangChain 表达式,我们方便地将三个组件 prompt chatmodel outparser 按顺序连接起来,这就形成了一个 AI 工作流。 invoke()则是实际运行这个工作流。 而,LangChain 的 Model I/O 模块是与语言模型(LLMs)进行交互的核心组件,它包括模型输入(Prompts)、模型输出(Output Parsers...
resp = glm.invoke("你是谁?") # 并发模型下,可以使用线程池的方式调用 chain = LLMChain(llm=glm) chain.run("你是谁") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 复制 第二种是从huggingface上加载开源模型,huggingface是一个类似于github的开源模型仓库,上面有大量的开源大模型,不了解的可以看...
[openai]"importgetpassimportosifnotos.environ.get("OPENAI_API_KEY"): os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter API key for OpenAI: ") from langchain.chat_modelsimportinit_chat_model model =init_chat_model("gpt-4o-mini", model_provider="openai") model.invoke("Hello, ...