`CallbackManagerForllmrun` ima ključno vlogo v okviru Langchain, zlasti pri upravljanju interakcij med orodji in jezikovnim modelom (LLM). Tu je podrobna razlaga njegovih funkcij in pomena:
Pregled CallbackManagerForllmrun
`CallbackManagerForllmrun` je zasnovan tako, da olajša izvajanje orodij znotraj Langchaina, kar omogoča boljše ravnanje z asinhronimi operacijami in zagotavlja kljuke za spremljanje in upravljanje pretoka izvedbe. Služi kot most med LLM in orodji, ki jih uporablja, in zagotavlja, da se lahko med izvajanjem orodij učinkovito upravljajo klice.
Ključne funkcije
1. Upravljanje izvedbe:
- `CallbackManagerForllmrun` omogoča orodjem, da poročajo o svojem napredku in rezultatih nazaj v LLM. To je bistvenega pomena za vzdrževanje jasnega pretoka informacij, zlasti v zapletenih delovnih tokovih, kjer se lahko v zaporedju ali sočasno izvaja več orodij.
2. asinhrona podpora:
- Ponuja podporo tako sinhronim kot asinhronim operacijam. Ko se orodja sklicujejo, lahko s tem upraviteljem obravnavajo povratne klice, ki so značilni za njihov kontekst izvajanja, kar omogoča učinkovito ravnanje z nalogami, ki lahko trajajo različno veliko časa [2] [3].
3. Ravnanje napak:
- Upravitelj je lahko tudi konfiguriran za graciozno ravnanje z napakami. Če orodje med izvedbo naleti na težavo, lahko uporabi upravitelja klicev, da to prijavi na LLM, ki se lahko nato odloči, kako nadaljevati - ali ponovno poskusiti, preklopiti na alternativno orodje ali vrniti določeno sporočilo o napaki [1] [2].
4. Kontekstualne informacije:
- Z uporabo tega upravitelja lahko orodja prenesejo kontekstne informacije nazaj v LLM. To vključuje podrobnosti o uporabljenih vhodnih parametrih, vseh ustvarjenih vmesnih rezultatih in končnih izhodih. Ta kontekstualna povratna informacija je ključnega pomena za sprejemanje informiranih odločitev o naknadnih dejanjih ali odzivih [3] [5].
Pomen v integraciji
V integracijah, ki vključujejo več orodij in LLM, "CallbackManagerForllmrun" izboljšuje splošno robustnost in prilagodljivost sistema. Razvijalcem omogoča, da ustvarijo bolj dinamične aplikacije, kjer lahko orodja medsebojno komunicirajo in z LLM brez težav. To je še posebej koristno v scenarijih, kjer:
- Kompleksni delovni tokovi so potrebni, zato zahtevajo več orodij za skupno delo.
- Povratne informacije v realnem času so potrebne od orodij med izvedbo.
- Asinhrone operacije so pogoste, kar omogoča, da ne blokirajo klice, ki izboljšujejo uspešnost.
Če povzamemo, je "CallbackManagerForllmrun" sestavni del zagotavljanja, da orodja v Langchainu delujejo učinkovito in učinkovito, kar zagotavlja bistvene zmogljivosti upravljanja, ki izboljšujejo tako uporabniško izkušnjo kot sistemsko uspešnost.
Navedbe:
[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-parts-when-can-you-not-use-the-table-method-hhy
[5] https://python.langchain.com/api_reference/core/tools.html
[6] https://stackoverflow.com/questions/70846163/python-pandas-how-do-iintegrate-a-table-in-another-table-whout-changing-firs
[7] https://towardsdatascience.com/building-a-simple-agent-with-tools-and-toolkits-in-langchain-77e0f9bd1fa5?gi=6f20290aa94a
[8] https://www.outsystems.com/forums/discussion/65731/create-and-partdate-tables-integracija-between-outsystems-and-sql-server/