LLMChain invoke调用报错原因

原创 于 2025-09-17 00:47:11 发布 · 79 阅读 · 0 ·
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#LLM

flattened_outputs = output.flatten()
                        ^^^^^^^^^^^^^^
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'flatten'

Agent 开发设计模式（Agentic Design Patterns ）第8章： 智能体记忆管理（Memory Management）
shiter编写程序的艺术
10-20 316
事实校验：以上功能均来自官方文档与 2025 Q3 最新 release note，接口无 breaking change。
LangChain：LLMs和ChatModels介绍、LangChain 集成大模型的本地部署与 API 调用实践、提示词prompt、输出解析器、链
2202_75674969的博客
09-23 1237
LangChain是一个开源框架，用于构建基于大语言模型(LLM)的应用程序，通过连接LLM与外部数据源和工具来增强其功能。它包含六大核心组件：模型、提示词、链、代理、记忆和索引，支持从私有数据提取信息并执行具体操作。框架中LLMs和ChatModels分别对应单轮文本生成和多轮对话场景，前者处理纯文本输入输出，后者以消息列表维护上下文。此外，LangChain支持本地部署大模型，通过自定义类实现与本地LLM的集成，扩展了应用场景。
AI菜鸟向前飞 — LLM简介
2401_82469710的博客
05-11 2187
AI菜鸟向前飞 — LLM简介
如何有效处理LangChain工具调用错误
scaFHIO的博客
02-18 688
在构建由AI驱动的应用时，工具调用比纯粹的模型提示更为可靠。然而，错误始终难以避免，特别是在复杂工具的情况下。策略上，我们应尽可能简化模式、减少同时传递的工具数量、并确保清晰的命名和描述来降低风险。
探索LangChain工具调用错误的处理策略
afTFODguAKBF的博客
10-10 1457
tool"""使用复杂工具执行复杂操作。"""本文展示了通过错误处理、模型回退和自动重试来处理工具调用错误的多种策略。
#LangChain | RAG | LLM#LangChain LCEL_使用pipe链接runnables，获取LLM 推理结果
weixin_45312236的博客
04-07 804
Runnable接口的一个关键优点是，任何两个可运行对象都可以“链接”在一起，形成序列。前一个可运行对象.invoke()调用的输出将作为输入传递给下一个可运行对象。这可以使用管道运算符 （） 或更显式.pipe()的方法来完成，该方法执行相同的操作。生成的结果是 RunnableSequence 可运行的，这意味着它可以像任何其他可运行对象一样被调用、流式传输或管道传输。
LangChain 0.2 - 基于 SQL 数据构建问答系统
AI工程化、开源分享、文档翻译、代码笔记
05-28 3139
一、项目说明 ⚠️ 安全说明⚠️ 架构 二、设置 三、Chains 1、将问题转换为 SQL查询 2、执行 SQL查询 3、回答问题 四、Agents 1、System Prompt 2、初始化代理 3、处理高基数列
langchain的Chain概述
qq_51319003的博客
09-01 2075
langchain的agent的概述
LangChain（六）LLMRouteChain的基本原理和构建方式-新手向
千天夜的博客
07-12 2322
随着前面几篇博客的阅读，我想大家已经对如何构建一条完整的链有了初步的了解。此时实际上已经覆盖了大多数的应用场景，各位看客不妨结合实际，尝试落地一下。产品实际出来的那一刻，成就感会不小哦。但是对于一些更复杂的场景，单一的链已经无法完成任务，很多场景常常需要多个功能支持，此时就需要构建多个链。那么对于多个链的操作我们就需要额外的工具！那就是路由链！一、路由链。
from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.chains import LLMChain python3.13的库
10-20
- 如果你在测试 Python 3.13 的预览版，请注意部分依赖可能无法安装或报错，建议使用虚拟环境隔离实验。 你可以通过以下命令检查你的 Python 版本： ```bash python --version ``` 安装 LangChain（推荐方式）： `...
Window运行Lua文件[项目源码]
11-24
本文介绍了在Windows环境下如何运行Lua文件的方法。通过使用cmd命令，用户可以轻松执行Lua脚本。文章还提供了相关的注释说明，帮助读者更好地理解和操作。对于需要在Windows系统中运行Lua文件的开发者来说，这是一个简单而实用的指南。
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-24
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点探讨其系统建模与控制策略，结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型，特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性，使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计（如PID、MPC、非线性控制等）、仿真验证及动态响应分析，旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时，文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师，尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标：①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建；②研究先进控制算法（如模型预测控制、非线性控制）在无人机系统中的应用；③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发，推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型，逐步实现建模与控制算法，重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节，同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
SQL Server 2019安装指南[代码]
11-24
本文详细介绍了SQL Server 2019的下载及安装步骤，包括如何选择版本、设置安装选项、配置实例和混合模式密码等关键操作。同时，文章还提供了SQL Server Management Studio (SSMS)的安装教程，指导用户如何下载、安装并连接到SQL Server数据库。内容涵盖了从初始下载到最终使用的完整流程，适合需要安装SQL Server 2019的用户参考。
面部图像疲劳检测的平衡数据集-Fatigue Dataset
11-24
疲劳数据集 用于面部图像疲劳检测的平衡数据集 疲劳检测在交通、医疗和工业监控等安全关键环境中发挥着至关重要的作用。通过面部分析识别疲劳或嗜睡的迹象已成为广泛研究的计算机视觉问题，尤其是在深度学习工具和预训练模型日益普及的情况下。 该数据集旨在帮助研究人员和从业者开发、测试和基于真实面部图像的疲劳检测系统。 该数据集包含2200张面部图像，均匀分布在两类： 疲劳 非疲劳 所有图片均来自开源互联网仓库。 每张图片都经过人工检查并整理到相应的类别文件夹中。 该数据集旨在： 疲劳检测支持研究 促进面部状态识别深度学习模型的发展 支持迁移学习和CNN架构的疲劳分类实验
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
11-24
Spring-AI-Alibaba示例2源码及结果
Reflexion框架解析[项目源码]
11-24
Reflexion是一种新型强化学习框架，旨在通过反思和记忆机制提升大型语言模型（LLM）Agent的决策能力。该框架由Actor、Evaluator和Self-Reflection三个模型组成，通过将任务反馈转化为文本形式的反思并存储在记忆缓冲区中，优化后续决策。与传统强化学习方法相比，Reflexion无需微调LLM，支持更细致的反馈信号，并提高了可解释性。实验表明，Reflexion在HumanEval编程基准测试中准确率达91%，优于GPT-4的80%。论文还提供了代码和数据集，便于进一步研究。
全面Lua脚本语言学习指南[项目源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了Lua脚本语言的核心特性、基础语法、模块化编程、错误处理以及与其他编程语言的交互方式。Lua作为一种高效的轻量级脚本语言，以其简单、动态类型和自动垃圾回收等特点，广泛应用于游戏开发、网络编程等领域。文章涵盖了Lua的基础语法结构、数据类型、运算符、控制结构和函数定义，以及表与元表的高级特性。此外，还探讨了Lua模块与包的加载机制、错误处理与调试技巧，以及在HTML和游戏开发中的具体应用。通过本指南，学习者可以全面掌握Lua语言，解决编程中的各种挑战。
OpenCV HSV颜色识别[可运行源码]
11-24
本文详细介绍了在OpenCV中使用HSV颜色空间进行目标识别的方法。首先解释了为何选择HSV而非RGB空间，因为HSV能更直观地表达色彩的明暗、色调和鲜艳程度，便于颜色对比。文章提供了HSV颜色范围的基本信息，并指出PS和OpenCV中HSV范围的差异，需要进行数值转换。通过PS工具可以更精确地确定物体颜色的HSV范围，进而用于识别。最后，文章给出了具体的代码示例，展示了如何通过HSV范围识别物体，并进行图像处理操作如开操作和闭操作以优化识别效果。
java的mathod的invoke方法报错java.lang.IllegalArgumentException: argument type mismatch
05-14
在这个示例代码中，我们使用反射获取了 Math 类中的 max 方法，并使用 invoke 方法调用该方法。注意，invoke 方法的第一个参数是方法所属的对象，如果方法是静态方法，则传递 null。在本例中，max 方法是一个静态...
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