引言
在使用LangChain和其他大语言模型时，调用工具是实现复杂任务的一种常见方式。但是，模型可能会尝试调用不存在的工具，或未能传递匹配请求模式的参数。本篇文章将探讨如何在调用链中构建错误处理机制，以减少这些失败的影响。
主要内容
1. 环境准备
使用LangChain时，需要确保安装相应的包：
%pip install --upgrade --quiet langchain-core langchain-openai
此外，为了跟踪运行情况，可以设置以下环境变量：
import getpass
import os
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
2. 工具及链定义
假设我们有一个复杂的工具和调用链，工具的设计故意复杂，以测试模型的调用能力。
from langchain_core.tools import tool
@tool
def complex_tool(int_arg: int, float_arg: float, dict_arg: dict) -> int:
"""使用复杂工具进行复杂操作。"""
return int_arg * float_arg
3. 错误处理策略
3.1 Try/Except处理
通过try/except捕获工具调用中的错误，并返回有用的错误信息：
from typing import Any
from langchain_core.runnables import Runnable, RunnableConfig
def try_except_tool(tool_args: dict, config: RunnableConfig) -> Runnable:
try:
complex_tool.invoke(tool_args, config=config)
except Exception as e:
return f"调用工具时发生错误：\n\n{tool_args}\n\n错误详情：\n\n{type(e)}: {e}"
chain = llm_with_tools | (lambda msg: msg.tool_calls[0]["args"]) | try_except_tool
3.2 添加回退机制
在失败时，可以退回使用更强大的模型来调用工具：
better_model = ChatOpenAI(model="gpt-4-1106-preview", temperature=0).bind_tools([complex_tool])
better_chain = better_model | (lambda msg: msg.tool_calls[0]["args"]) | complex_tool
chain_with_fallback = chain.with_fallbacks([better_chain])
3.3 自动重试并传递异常
通过自定义异常机制，自动重试并传递异常信息给模型，以便其修改行为：
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, ToolCall, ToolMessage
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
class CustomToolException(Exception):
"""自定义LangChain工具异常。"""
def __init__(self, tool_call: ToolCall, exception: Exception) -> None:
super().__init__()
self.tool_call = tool_call
self.exception = exception
self_correcting_chain = chain.with_fallbacks([exception_to_messages | chain], exception_key="exception")
代码示例
以下是一个完整的错误处理示例：
chain = prompt | llm_with_tools | tool_custom_exception
self_correcting_chain.invoke({
"input": "use complex tool. the args are 5, 2.1, empty dictionary. don't forget dict_arg"
})
常见问题和解决方案
-
问题：参数不匹配
解决方案：检查传递参数的类型和结构，确保与工具定义匹配。 -
问题：工具调用失败
解决方案：使用try/except捕获并分析错误信息，必要时使用回退机制。
总结和进一步学习资源
通过本文中介绍的策略，你可以更好地处理LangChain中的工具调用错误。接下来，你可以学习如何使用以下技巧：
- 使用工具进行少样本提示
- 流式工具调用
- 传递运行时值到工具
参考资料
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