调试 LangChain 工作流涉及系统性地隔离链、模型和工具等组件中的问题。首先验证工作流的设置。检查所有组件（例如链、代理、内存模块）是否正确初始化。例如，确保模型提供商的 API 密钥已正确配置，并且提示或模板与预期输入对齐。使用 LangChain 内置的日志或详细模式跟踪组件之间的数据流。例如，在初始化 LLMChain 时设置 verbose=True 将打印中间步骤，帮助您发现提示占位符和输入之间的不匹配。如果链返回意外结果，请验证输入（如文档或用户查询）格式是否正确并传递给了正确的参数。
接下来，单独测试各个组件。如果工作流在组合检索器和 LLM 时失败，首先验证检索器的输出。例如，VectorStoreRetriever 可能会由于不正确的嵌入模型或索引而返回不相关的文档。对检索器运行独立查询，以确认它获取了相关数据。类似地，单独测试 LLM，发送硬编码的提示来检查 API 错误或意外响应。像 LangSmith 这样的工具（如果可用）可以帮助跟踪每一步的输入和输出。例如，如果代理调用工具失败，请通过记录 agent_intermediate_steps 检查代理的中间决策过程，查看它是否选择了正确的工具或生成了有效的参数。
最后，解决模型特定问题。LLMs 可能由于温度设置、令牌限制或提示歧义而产生不一致的输出。如果模型返回截断的响应，请调整 max_tokens 或细化提示使其更明确。对于结构化输出，验证解析器（例如，PydanticOutputParser）是否处理了边缘情况，如意外的 JSON 格式。常见的错误，如速率限制或超时，需要在 API 调用中实现重试逻辑或回退策略。例如，使用 tenacity 或自定义包装器来重试失败的请求。如果问题仍然存在，通过移除非必要组件（例如，禁用内存）来简化工作流，以找出冲突。记录并迭代这些步骤将有助于高效地查明根本原因。