构建LangChain应用出现的TypeError错误

在阅读LangChain官网给出的一些案列时,实际运行却报错,案列代码如下:

from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_community.chat_models import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a short joke about {topic}")
model = ChatOpenAI()
output_parser = StrOutputParser()

chain = prompt | model | output_parser

chain.invoke({
   "topic": "ice cream"})

错误1:TypeError: Expected a Runnable, callable or dict.Instead got an unsupported type: <class ‘langchain_core.output_parsers.string.StrOutputParser’>

完整报错信息如下:

Traceback (most recent call last):
  File "~/PycharmProjects/LangChain/main.py", line 14, 
### LangChain-Chatchat中TypeError 'NoneType' object is not iterable 的解决方案 当遇到 `TypeError: 'NoneType' object is not iterable` 这类错误时,通常是因为尝试迭代一个本应为可迭代对象但实际上却是 `None` 的变量。对于LangChain-Chatchat中的这个问题,在启动后前端点击“RAG”对话时报错的情况表明某些预期返回列表或其他可迭代类型的函数实际上可能返回了 `None`。 针对此问题的一个有效方法是在处理数据之前先验证其是否存在以及是否为空。具体到引发该异常的场景——即 `question_similar_List` 中存在空值[^1],可以在访问这些潜在可能导致问题的数据结构前加入检查逻辑: ```python def safe_iterate(data): if data is None or not isinstance(data, (list, tuple)): return [] return data ``` 通过上述定义的安全迭代辅助函数,可以确保即使输入的是 `None` 或者不是期望的序列类型也不会抛出异常而是返回一个空列表作为替代。接着应用这个安全机制来改进原有代码片段: ```python safe_question_similar_list = safe_iterate(question_similar_List) for item in safe_question_similar_list: # 继续执行后续操作... ``` 此外,如果涉及到两个列表合并的操作,则应该注意避免使用不恰当的方法如直接调用 `.extend()` 并试图将其结果转换成新列表的方式[^3]。相反地,推荐采用更合适的语法糖表达式来进行无重复项的并集运算: ```python merged_symbols = list(set(from_meta_symbols) | set(from_text_symbols)) ``` 以上措施能够帮助缓解由于意外接收到 `None` 而造成的不可迭代情况所引起的程序崩溃现象,并提高应用程序健壮性和用户体验质量。
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