CallbackManagerForllmrun` ir izšķiroša loma Langchain sistēmā, jo īpaši mijiedarbības starp rīkiem un valodas modeli (LLM). Šeit ir detalizēts to funkciju un nozīmīguma skaidrojums:
CallBackManagerForllmRun pārskats
`CallBackManagerForllmrun` ir paredzēts, lai atvieglotu rīku izpildi Langchain, ļaujot labāk rīkoties ar asinhronām operācijām un nodrošinot āķus izpildes plūsmas uzraudzībai un pārvaldībai. Tas kalpo kā tilts starp LLM un izmantotajiem rīkiem, nodrošinot, ka zvanu atcelšanas laikā var efektīvi pārvaldīt rīka izpildes laikā.
Galvenās funkcijas
1. Izpildes vadība:
- `CallBackManagerForllmRun` ļauj rīkiem ziņot par to progresu un rezultātiem atpakaļ uz LLM. Tas ir svarīgi, lai saglabātu skaidru informācijas plūsmu, it īpaši sarežģītās darbplūsmās, kur pēc kārtas vai vienlaikus var izpildīt vairākus rīkus.
2. Asinhronais atbalsts:
- Tas nodrošina atbalstu gan sinhronajām, gan asinhronajām operācijām. Kad tiek izsaukti rīki, viņi var izmantot šo pārvaldnieku, lai apstrādātu atzvanīšanu, kas ir raksturīga to izpildes kontekstam, ļaujot efektīvi veikt uzdevumus, kuru pabeigšanai var būt nepieciešams atšķirīgs laika daudzums [2] [3].
3. Kļūdu apstrāde:
- Pārvaldnieku var arī konfigurēt, lai graciozi apstrādātu kļūdas. Ja rīks izpildes laikā saskaras ar problēmu, tas var izmantot atzvanīšanas pārvaldnieku, lai ziņotu par to atpakaļ LLM, kas pēc tam var izlemt, kā turpināt atkārtotu darbību, pārslēgties uz alternatīvu rīku vai atgriezt noteiktu kļūdas ziņojumu [1] [2].
4. kontekstuālā informācija:
- Izmantojot šo pārvaldnieku, rīki var nodot kontekstuālo informāciju atpakaļ uz LLM. Tas ietver informāciju par izmantotajiem ievades parametriem, visiem ģenerētajiem starpposma rezultātiem un galīgajiem izvadiem. Šī kontekstuālā atgriezeniskā saite ir ļoti svarīga, lai LLM pieņemtu apzinātus lēmumus par turpmākajām darbībām vai atbildēm [3] [5].
Svarīgums integrācijā
Integrācijās, kurās iesaistīti vairāki rīki un LLM, “CallBackManagerForllmRun` uzlabo sistēmas vispārējo noturību un elastību. Tas ļauj izstrādātājiem izveidot dinamiskākas lietojumprogrammas, kurās rīki var mijiedarboties savā starpā un ar LLM nemanāmi. Tas ir īpaši noderīgi scenārijos, kur:
- Nepieciešamas sarežģītas darbplūsmas, nepieciešami vairāki rīki, lai strādātu kopā.
- Reāllaika atgriezeniskā saite ir nepieciešama no rīkiem izpildes laikā.
- Asinhronās operācijas ir izplatītas, ļaujot veikt bloķējošus zvanus, kas uzlabo veiktspēju.
Rezumējot, “CallBackManagerForllmrun” ir neatņemama būtiska, lai nodrošinātu, ka rīki Langchain darbojas efektīvi un efektīvi, nodrošinot būtiskas pārvaldības iespējas, kas uzlabo gan lietotāja pieredzi, gan sistēmas veiktspēju.
Atsauces:
[1] https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/tools/custom_tools/
[2] https://python.langchain.com/docs/how_to/custom_tools/
[3] https://blog.langchain.dev/structured-tools/
[4] https://math.stackexchange.com/questions/916213/integration-by-tarts-when-can-you-not-use-the-table-thod-why
[5] https://python.langchain.com/api_reference/core/tools.html
[6.]
[7] https://towardsdatascience.com/building-a-simple-agent-with-tools-andoolkits-in-langchain-77e0f9bd1fa5?gi=6f20290aa94a
[8] https://www.outsystems.com/forums/discussion/65731/create-and-atdate-tables-integration-between-outsystems-and-sql-server/