[如何有效处理AI工具调用错误：实用指南]

最新推荐文章于 2025-04-08 10:37:11 发布

jaioyfpo

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文章标签：人工智能 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jaioyfpo/article/details/142329243

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如何有效处理AI工具调用错误：实用指南

在使用大语言模型（LLM）进行工具调用时，经常会遇到一些问题，例如模型尝试调用不存在的工具或无法正确匹配请求的参数。这篇文章将介绍如何在链式调用中有效地处理这些错误，帮助您创建更可靠的应用程序。

引言

在复杂的AI系统中，错误处理是确保系统稳定性的重要部分。通过这篇文章，您将学习如何在LangChain中处理工具调用错误，提高使用大语言模型时的可靠性。

主要内容

1. 安装和设置

首先，我们需要安装必要的软件包：

%pip install --upgrade --quiet langchain-core langchain-openai

2. 定义工具和链

假设我们有一个复杂的工具和工具调用链：

from langchain_core.tools import tool

@tool
def complex_tool(int_arg: int, float_arg: float, dict_arg: dict) -> int:
    """Do something complex with a complex tool."""
    return int_arg * float_arg

3. 处理调用错误

try/except处理

最简单的错误处理方式是使用try/except语句捕获错误并返回错误信息：

def try_except_tool(tool_args: dict, config: RunnableConfig) -> Runnable:
    try:
        complex_tool.invoke(tool_args, config=config)
    except Exception as e:
        return f"Calling tool with arguments:\n\n{tool_args}\n\nraised the following error:\n\n{type(e)}: {e}"

备用调用

在调用失败时，可以尝试使用备用模型进行调用：

better_model = ChatOpenAI(model="gpt-4-1106-preview", temperature=0).bind_tools(
    [complex_tool], tool_choice="complex_tool"
)
better_chain = better_model | (lambda msg: msg.tool_calls[0]["args"]) | complex_tool
chain_with_fallback = chain.with_fallbacks([better_chain])

异常重试

通过传递异常信息，自动重新运行失败的链：

def tool_custom_exception(msg: AIMessage, config: RunnableConfig) -> Runnable:
    try:
        return complex_tool.invoke(msg.tool_calls[0]["args"], config=config)
    except Exception as e:
        raise CustomToolException(msg.tool_calls[0], e)

代码示例

完整的工具调用和错误处理示例：

chain = llm_with_tools | (lambda msg: msg.tool_calls[0]["args"]) | try_except_tool

print(
    chain.invoke(
        "use complex tool. the args are 5, 2.1, empty dictionary. don't forget dict_arg"
    )
)