atrace_as_chain_group#

langchain_core.callbacks.manager.atrace_as_chain_group(group_name: str, callback_manager: AsyncCallbackManager | None = None, *, inputs: dict[str, Any] | None = None, project_name: str | None = None, example_id: str | UUID | None = None, run_id: UUID | None = None, tags: list[str] | None = None, metadata: dict[str, Any] | None = None) → AsyncGenerator[AsyncCallbackManagerForChainGroup, None][source]#

获取上下文管理器中的链组的异步回调管理器。 即使它们没有组成一个单一的链，也可以将不同的异步调用组合在一起作为一个单一的运行。

Parameters:

  • group_name (str) – 链组的名称。

  • callback_manager (AsyncCallbackManager, optional) – 要使用的异步回调管理器，它管理跟踪和其他回调行为。默认为 None。

  • inputs (Dict[str, Any], optional) – 链组的输入。 默认为 None。

  • project_name (str, optional) – 项目的名称。 默认为 None。

  • example_id (str 或 UUID, 可选) – 示例的ID。 默认为 None。

  • run_id (UUID, optional) – 运行的ID。

  • tags (List[str], optional) – 应用于所有运行的可继承标签。 默认为 None。

  • metadata (Dict[str, Any], optional) – 应用于所有运行的元数据。 默认为 None。

Returns:

链组的异步回调管理器。

Return type:

AsyncCallbackManager

注意：必须将LANGCHAIN_TRACING_V2环境变量设置为true才能在LangSmith中看到跟踪。

示例

llm_input = "Foo"
async with atrace_as_chain_group("group_name", inputs={"input": llm_input}) as manager:
    # Use the async callback manager for the chain group
    res = await llm.ainvoke(llm_input, {"callbacks": manager})
    await manager.on_chain_end({"output": res})