如何创建自定义回调处理程序
先决条件
本指南假定您熟悉以下概念：
LangChain具有一些内置的回调处理程序，但通常您会希望创建具有自定义逻辑的自定义处理程序。
要创建自定义回调处理程序，我们需要确定我们希望处理的event(s)，以及在触发事件时我们希望回调处理程序执行的操作。然后，我们只需将回调处理程序附加到对象上，例如通过构造函数或运行时。
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。
在我们的自定义回调处理程序MyCustomHandler中，我们实现了on_llm_new_token处理程序，以打印我们刚收到的令牌。然后，我们将自定义处理程序作为构造函数回调附加到模型对象上。
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.callbacks import BaseCallbackHandler
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
class MyCustomHandler(BaseCallbackHandler):
def on_llm_new_token(self, token: str, **kwargs) -> None:
print(f"My custom handler, token: {token}")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(["Tell me a joke about {animal}"])
# 为启用流式处理，我们在ChatModel构造函数中传入`streaming=True`
# 另外，我们将自定义处理程序作为回调参数的列表传入
model = ChatAnthropic(
model="claude-3-sonnet-20240229", streaming=True, callbacks=[MyCustomHandler()]
)
chain = prompt | model
response = chain.invoke({"animal": "bears"})
My custom handler, token: Here
My custom handler, token: 's
My custom handler, token: a
My custom handler, token: bear
My custom handler, token: joke
My custom handler, token: for
My custom handler, token: you
My custom handler, token: :
My custom handler, token:
Why
My custom handler, token: di
My custom handler, token: d the
My custom handler, token: bear
My custom handler, token: dissol
My custom handler, token: ve
My custom handler, token: in
My custom handler, token: water
My custom handler, token: ?
My custom handler, token:
Because
My custom handler, token: it
My custom handler, token: was
My custom handler, token: a
My custom handler, token: polar
My custom handler, token: bear
My custom handler, token: !
您可以查看此参考页面以获取您可以处理的事件列表。请注意，handle_chain_*事件适用于大多数LCEL可运行对象。
下一步
您现在已经学会了如何创建自定义回调处理程序。
接下来，请查看本部分中的其他操作指南，例如如何将回调附加到可运行对象。