ChatOpenAI教你优化AI错误处理

ChatOpenAI教你优化AI错误处理

在构建复杂的AI系统时，即使使用先进的模型如ChatOpenAI，也可能遇到各种错误。本文将介绍如何利用ChatOpenAI和langchain库中的工具调用链、错误处理策略以及重试机制，来优化AI系统的错误处理机制，从而提高系统的稳定性和可靠性。通过学习这些技巧，你可以让你的AI系统变得更加健壮，减少意外故障的发生。

在LangChain框架中，Runnable组件是构建灵活、可配置的AI应用的核心。通过掌握Runnable组件的高级特性，开发者可以构建更加健壮和可维护的AI应用。

1. Runnable组件动态添加默认调用参数

在LangChain开发中，我们经常需要在Runnable可运行队列中调用另一个Runnable，并传递一些常量参数。这些参数可能不是前一个Runnable的输出，也不是用户输入的一部分，而是某个Runnable组件的特定参数。这时，我们可以使用Runnable.bind()方法来传递这些默认参数。

例如，我们可以创建一个ChatOpenAI的LLM大语言模型，并用它构建两条链，分别设置不同的temperature值：

import dotenv
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
dotenv.load_dotenv()
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你正在执行一项测试，请重复用户传递的内容，除了重复其他均不要操作"),
    ("human", "{query}")
])
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4")
chain = prompt | llm.bind(stop="world") | StrOutputParser()
content = chain.invoke({"query": "Hello world"})
print(content)

输出：

Hello

bind()函数用于修改Runnable底层的默认调用参数，并在调用时自动传递该参数，无需手动传递。这使得在构建Runnable链应用时可以更灵活地设置参数。

2. Runnable组件配置运行时链内部

configurable_fields()方法允许在链运行时为链中的给定步骤指定参数，比bind()更灵活。使用这个方法可以在链运行时动态调整温度、停止词、传递自定义参数，甚至动态替换模型。

例如，在链的调用过程中将temperature温度设置为0：

import dotenv
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import ConfigurableField
from langchain_openai import ChatOpenAI
dotenv.load_dotenv()
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("请生成一个小于{x}的随机整数")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k").configurable_fields(
    temperature=ConfigurableField(
        id="llm_temperature",
        name="大语言模型温度",
        description="用于调整大语言模型生成内容的随机性"
    ),
)
chain = prompt | llm | StrOutputParser()
content = chain.invoke(
    {"x": 1000},
    config={"configurable": {"llm_temperature": 0}}
)
print(content)

3. Runnable组件动态替换运行时组件

configurable_alternatives()方法允许在运行时动态替换链中的特定组件，如模型或提示词。这在LLMOps项目中特别有用，可以在调试过程中替换大语言模型继续之前的对话。

例如，构建一条链，可以同时选择gpt-4、gpt-3.5-turbo-16k、文心一言等模型：

import dotenv
from langchain_community.chat_models.baidu_qianfan_endpoint import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.runnables import ConfigurableField
from langchain_openai import ChatOpenAI
dotenv.load_dotenv()
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{query}")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-16k").configurable_alternatives(
    ConfigurableField(id="llm"),
    gpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4"),
    wenxin=QianfanChatEndpoint(),
)
chain = prompt | llm | StrOutputParser()

通过上述方法，我们可以有效地处理AI系统中常见的错误类型。例如：

1. 安装错误：通过动态配置参数，可以灵活应对不同环境下的配置需求。
2. 运行错误：使用configurable_fields()可以在运行时调整模型参数，避免因参数设置不当导致的错误。
3. 结果异常：通过动态替换组件，可以在发现结果异常时切换到备用模型或调整提示词策略。

LangChain中的Agent机制允许将复杂任务拆解为多个步骤，并通过工具调用链来执行。这种机制本身也包含了强大的错误处理能力。

例如，下面的代码展示了如何使用Structured input ReAct类型的Agent来执行一个多步骤任务：

import asyncio
import os
from langchain.agents import AgentType
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.agents import initialize_agent
from langchain.agents.agent_toolkits import PlayWrightBrowserToolkit
from langchain.tools.playwright.utils import (
    create_async_playwright_browser,
    create_sync_playwright_browser
)
import nest_asyncio
from settings import API_KEY, BASE_ADDRESS

nest_asyncio.apply()
os.environ["LANGCHAIN_TRACING"] = "true"

async_browser = create_async_playwright_browser(headless=False)
browser_toolkit = PlayWrightBrowserToolkit.from_browser(async_browser=async_browser)
tools = browser_toolkit.get_tools()

llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0, openai_api_key=API_KEY, openai_api_base=BASE_ADDRESS)

# 初始化一个Structured类型的Agent
agent_chain = initialize_agent(tools, llm, agent=AgentType.STRUCTURED_CHAT_ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION, verbose=True)

async def run():
    response = await agent_chain.arun(input="打开百度，并看一下网页标题")
    print(response)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(run())

在这个例子中，Agent会将任务“打开百度，并看一下网页标题”拆解为多个步骤：

1. 使用navigate_browser工具访问www.baidu.com
2. 使用get_elements工具提取title标签内容

通过设置verbose=True，我们可以清晰地看到调用过程。这种机制不仅能够处理复杂任务，还能在遇到错误时进行重试或调整策略。

为了进一步增强错误处理能力，我们还可以结合日志记录和异常捕获：

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

try:
    response = await agent_chain.arun(input="打开百度，并看一下网页标题")
except Exception as e:
    logging.error(f"执行任务时发生错误：{e}")
    # 可以在这里添加重试逻辑或错误处理策略

在AI系统中，重试机制是提高系统可靠性的关键。通过合理配置重试策略，可以有效应对临时性错误或网络问题。

在LangChain中，可以通过自定义工具或使用第三方库来实现重试机制。例如，可以使用Python的tenacity库来实现重试：

from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_fixed

@retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_fixed(2))
def call_llm(prompt):
    return llm(prompt)

try:
    response = call_llm("你的提示词")
except Exception as e:
    logging.error(f"LLM调用失败：{e}")

在这个例子中，call_llm函数会在遇到错误时自动重试3次，每次重试间隔2秒。这种机制特别适用于处理网络波动或服务暂时不可用的情况。

此外，还可以根据错误类型决定是否重试。例如，对于某些致命错误（如模型配置错误），可能不需要重试；而对于临时性错误（如网络超时），则可以进行重试。

通过结合ChatOpenAI的错误处理机制、Langchain的工具调用链和重试机制，我们可以构建出更加健壮和可靠的AI系统。这些技巧和最佳实践将帮助你应对各种错误情况，提升系统的整体稳定性和用户体验。