oaib项目中长文本聊天请求错误的解决方案

oaib项目中长文本聊天请求错误的解决方案

oaib Use the OpenAI Batch tool to make async batch requests to the OpenAI API. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oa/oaib

问题背景

在oaib项目中，用户在使用Batch和Auto功能处理较长的聊天请求时遇到了稳定性问题。当消息内容较长（例如重复"say hello"20次或消息token数超过1000）时，系统会出现错误，导致功能无法正常工作。

问题重现

通过一个测试用例可以清晰地重现这个问题：

import oaib
import pytest

@pytest.mark.asyncio
async def test_auto():
    batch = oaib.Auto()
    
    n = 20
    m = 20
    for i in range(n):
        await batch.add("chat.completions.create", 
                       model="gpt-4", 
                       messages=[{"role": "user", "content": "say hello " * m}])
    
    chats = await batch.run()
    assert len(chats) == n
    chat = chats.iloc[0].get("result")
    assert chat['choices'], "Should get valid chat completions"

当m值约为20时，测试变得不稳定；而当消息长度超过1000个token时，失败情况更加频繁。

问题原因分析

经过技术团队调查，发现主要问题出在以下几个方面：

1. 错误处理机制不完善：长请求失败时，系统没有正确捕获和处理这些错误
2. 观测数据集记录不全：失败的请求没有被正确记录到观测数据集中
3. token使用统计缺失：系统未能从失败的请求中读取token使用情况

解决方案

技术团队在v1.0.1版本中修复了这些问题，主要改进包括：

1. 增强了错误处理机制，确保能够捕获和处理长请求中的各种异常情况
2. 完善了观测数据记录，确保所有请求（包括失败情况）都能被正确记录
3. 改进了token统计功能，能够从各种响应中提取使用信息

验证结果

用户反馈显示，更新到v1.0.1版本后，长文本聊天请求的处理稳定性得到了显著提升，原始测试用例现在能够稳定运行。

技术建议

对于开发者使用oaib处理长文本请求时，建议：

1. 始终使用最新版本的oaib库
2. 对于特别长的请求，考虑适当增加超时设置
3. 实现完善的错误处理逻辑，特别是对于批量操作
4. 监控token使用情况，避免超出配额限制

这个修复不仅解决了特定场景下的问题，也提升了整个库在处理各种规模请求时的健壮性。

oaib Use the OpenAI Batch tool to make async batch requests to the OpenAI API. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oa/oaib