`CallbackManagerForllmrun ', Langchain çerçevesinde, özellikle araçlar ve dil modeli (LLM) arasındaki etkileşimleri yönetmede önemli bir rol oynar. İşte işlevlerinin ve öneminin ayrıntılı bir açıklaması:
CallackManagerForLlmrun'a Genel Bakış
`` CallbackManagerForllmrun '', Langchain içindeki araçların yürütülmesini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır, eşzamansız işlemlerin daha iyi ele alınmasına izin verir ve yürütme akışının izlenmesi ve yönetilmesi için kancalar sağlar. LLM ile kullandığı araçlar arasında bir köprü görevi görür ve geri çağrıların takım yürütme sırasında etkili bir şekilde yönetilebilmesini sağlar.
Anahtar İşlevler
1. Yürütme yönetimi:
- `CallbackManagerForllMrun ', araçların ilerlemelerini ve sonuçlarını LLM'ye bildirmesine izin verir. Bu, özellikle çok sayıda aracın sırayla veya eşzamanlı olarak yürütülebileceği karmaşık iş akışlarında net bir bilgi akışını korumak için gereklidir.
2. Eşzamansız destek:
- Hem senkron hem de eşzamansız işlemler için destek sağlar. Araçlar çağrıldığında, bu yöneticiyi yürütme bağlamlarına özgü geri çağrıları işlemek için kullanabilirler ve tamamlanması için değişen miktarda zaman alabilecek görevlerin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar [2] [3].
3. Hata işleme:
- Yönetici ayrıca hataları zarif bir şekilde işleyecek şekilde yapılandırılabilir. Bir araç yürütme sırasında bir sorunla karşılaşırsa, bunu LLM'ye bildirmek için geri arama yöneticisini kullanabilir, bu da işlemi nasıl yeniden denemeye karar verebilir, alternatif bir araca geçebilir veya belirli bir hata mesajı döndürebilir [1] [2].
4. Bağlamsal bilgi:
- Bu yöneticiyi kullanarak araçlar bağlamsal bilgileri LLM'ye geri aktarabilir. Bu, kullanılan giriş parametreleri, üretilen ara sonuçlar ve son çıkışlar hakkında ayrıntıları içerir. Bu bağlamsal geri bildirim, LLM'nin sonraki eylemler veya yanıtlar hakkında bilinçli kararlar vermesi için hayati öneme sahiptir [3] [5].
entegrasyonda önem
Birden çok araç ve LLM içeren entegrasyonlarda, `CallbackManagerForllmrun ', sistemin genel sağlamlığını ve esnekliğini artırır. Geliştiricilerin, araçların birbirleriyle ve LLM ile sorunsuz bir şekilde etkileşime girebileceği daha dinamik uygulamalar oluşturmasına olanak tanır. Bu özellikle şu senaryolarda yararlıdır:
- Birlikte çalışmak için birden fazla araç gerektiren karmaşık iş akışları gereklidir.
- Yürütme sırasında araçlardan gerçek zamanlı geri bildirim gereklidir.
- Asenkron operasyonlar yaygındır ve performansı artıran engellemeyen çağrılara izin verir.
Özetle, `` CallbackManagerForllMrun '', Langchain içindeki araçların verimli ve etkili bir şekilde çalışmasını sağlamak için ayrılmaz bir şekilde, hem kullanıcı deneyimini hem de sistem performansını artıran temel yönetim özellikleri sağlar.
Alıntılar:
[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-no-not-use-the-table-tethod-hy
[5] https://python.langchain.com/api_reference/core/tools.html
[6] https://stackoverflow.com/questions/70846163/python-pandas-do-i-i--negrate--table-in-nother-table-without-changing-firs
[7] https://towardsdatascience.com/building-a---gent-with-tools-and-toolkits-in-langchain-77e0f9bd1fa5?gi=6f20290aa94a
[8] https://www.outsystems.com/forums/discussion/65731/create-and-update tabloları-negration-beton-donsstems ve-sql-server/