8.6 KiB
ClassDef ConversationCallbackHandler
ConversationCallbackHandler: ConversationCallbackHandler类的功能是在聊天过程中处理回调，特别是在使用大型语言模型(LLM)生成回应后更新消息内容。
属性:
conversation_id: 字符串类型，表示对话的唯一标识符。message_id: 字符串类型，表示消息的唯一标识符。chat_type: 字符串类型，表示聊天的类型。query: 字符串类型，表示用户的查询或输入。start_at: 初始化为None，可用于记录某些操作的开始时间。raise_error: 布尔类型，默认为True，表示是否在处理过程中遇到错误时抛出异常。
代码描述:
ConversationCallbackHandler继承自BaseCallbackHandler，是一个专门设计用于处理聊天应用中的回调逻辑的类。它通过接收对话ID、消息ID、聊天类型和用户查询等参数进行初始化。此类中定义了一个属性always_verbose，始终返回True，表示无论verbose参数如何设置，都会调用详细的回调函数。此外，它还包含两个方法on_llm_start和on_llm_end，这两个方法分别在大型语言模型(LLM)开始处理和结束处理时被调用。on_llm_end方法中，它会从LLM的响应中提取生成的文本，并调用update_message函数更新消息内容。
在项目中，ConversationCallbackHandler被用于server/chat/chat.py/chat/chat_iterator中，以处理和更新使用大型语言模型进行聊天时生成的回应。在聊天迭代器中，创建了ConversationCallbackHandler实例，并将其添加到回调列表中。这样，每当LLM处理完成，就会通过on_llm_end方法更新对应的消息内容。
注意:
- 在使用ConversationCallbackHandler时，需要确保提供的
conversation_id、message_id、chat_type和query参数正确无误，因为这些信息将用于消息更新和回调处理的关键环节。 on_llm_start方法目前留空，但可以根据需要进行扩展，以存储更多与LLM处理相关的信息。
输出示例: 由于ConversationCallbackHandler主要负责回调处理，不直接产生输出，因此没有具体的输出示例。但在其作用下，一条消息的内容可能会从用户的原始查询更新为LLM生成的回应文本。
FunctionDef init(self, conversation_id, message_id, chat_type, query)
init: __init__函数的功能是初始化ConversationCallbackHandler类的实例。
参数:
- conversation_id: 会话ID，标识特定的对话。
- message_id: 消息ID，用于标识对话中的特定消息。
- chat_type: 聊天类型，描述聊天的性质（如私聊、群聊等）。
- query: 查询字符串，用于处理或响应特定的查询请求。
代码描述: 此__init__函数是ConversationCallbackHandler类的构造函数，用于创建类的实例时初始化其属性。在这个函数中，接收四个参数：conversation_id、message_id、chat_type和query，这些参数分别用于初始化实例的相应属性。此外，还有一个属性start_at，它在此函数中被初始化为None，可能用于记录会话开始的时间或其他与时间相关的信息，但具体用途取决于类的其他部分或方法如何使用它。
注意:
- 在使用ConversationCallbackHandler类创建实例时，必须提供conversation_id、message_id、chat_type和query这四个参数，它们对于实例的功能至关重要。
- start_at属性在初始化时没有设置具体值（设为None），这意味着如果需要使用到这个属性，应在类的其他方法中对其进行适当的设置。
- 此构造函数不返回任何值，仅用于初始化实例的状态。
FunctionDef always_verbose(self)
always_verbose: 此函数的功能是决定是否在verbose模式为False时也调用verbose回调。
参数: 此函数没有参数。
代码描述: always_verbose 函数是 ConversationCallbackHandler 类的一个方法，旨在控制回调处理器的行为。具体来说，它指示回调处理器在处理回调时是否应始终采用详细模式，即使在全局设置中未启用详细（verbose）模式。该方法通过返回一个布尔值 True 来实现这一行为，表明无论全局的verbose设置如何，都应调用verbose回调。这对于开发者在调试或需要详尽日志信息的场景下非常有用，因为它允许单独的回调处理器忽略全局的verbose设置，始终以详细模式运行。
注意: 使用此功能时，开发者应当意识到，即使全局verbose设置为False，启用 always_verbose 方法的回调处理器仍将产生详细的日志输出。这可能会导致日志信息量显著增加，因此建议仅在调试或特定需要详细日志的情况下使用。
输出示例: 由于 always_verbose 方法返回的是一个布尔值 True，因此在调用此方法时，其输出示例将简单地为：
True
FunctionDef on_llm_start(self, serialized, prompts)
on_llm_start: 该函数用于处理与大型语言模型（LLM）会话开始相关的逻辑。
参数:
serialized: 一个字典类型参数，包含了需要序列化的信息。其键值对的类型为str到Any，即键是字符串类型，而值可以是任何类型。prompts: 一个字符串列表，包含了启动大型语言模型会话时的提示信息。**kwargs: 接收任意额外的关键字参数。这些参数的类型不固定，可以根据实际需要传递给函数。
代码描述:
on_llm_start函数的主要作用是在大型语言模型（LLM）会话开始时执行必要的逻辑处理。这包括但不限于初始化会话、设置会话参数、记录会话信息等。函数接收两个主要参数：serialized和prompts。serialized参数是一个字典，用于传递需要序列化的信息，这可能包括会话的配置信息、用户的身份信息等。prompts参数是一个字符串列表，提供了启动会话时的提示信息，这些信息可能用于引导语言模型生成回复。此外，函数还可以接收任意数量的关键字参数（**kwargs），这为函数提供了高度的灵活性，允许在不修改函数签名的情况下添加更多的功能或处理逻辑。
注意:
- 在实际使用
on_llm_start函数时，开发者需要注意serialized和prompts参数的内容和格式，确保它们符合大型语言模型处理的要求。 - 函数中的注释提示“如果想存更多信息，则prompts也需要持久化”，这意味着如果在会话过程中需要记录额外的信息，那么开发者应考虑将这些信息添加到
prompts中，并确保它们能够被适当地序列化和存储。 - 由于函数目前的实现为空（
pass），开发者在将其集成到项目中时需要根据具体需求完成相应的逻辑实现。
FunctionDef on_llm_end(self, response)
on_llm_end: 此函数的功能是在语言模型处理结束后，更新聊天记录的回复内容。
参数:
response: LLMResult类型，包含语言模型生成的结果。**kwargs: 接受任意数量的关键字参数，提供额外的灵活性。
代码描述:
on_llm_end方法首先从response对象中提取出语言模型生成的第一条回复文本。此文本是通过访问response.generations[0][0].text获得的，其中generations是一个嵌套列表，包含了所有生成的回复。随后，该方法调用update_message函数，将提取出的回复文本更新到数据库中对应的聊天记录里。在调用update_message时，传入的参数包括self.message_id和提取的回复文本answer。self.message_id是需要更新的聊天记录的唯一标识ID，而answer则是新的回复内容。
update_message函数是定义在server/db/repository/message_repository.py中的一个函数，其主要功能是更新数据库中已有的聊天记录。它通过message_id定位到特定的聊天记录，并根据提供的新回复内容或元数据进行更新。在on_llm_end方法中，update_message的调用实现了在语言模型处理结束后，将生成的回复内容及时更新到数据库中，确保聊天记录保持最新状态。
注意:
- 确保
response参数是有效的LLMResult对象，且至少包含一个生成的回复，以避免访问不存在的索引导致错误。 - 在实际应用中，需要确保
self.message_id对应的聊天记录存在于数据库中，以便update_message函数能够正确地找到并更新该记录。 **kwargs参数提供了额外的灵活性，但在当前的实现中未被直接使用。开发者可以根据需要在未来的版本中扩展该方法的功能，利用这些额外的参数。