在 LangChain 工作流中处理错误管理和重试涉及内置实用程序、自定义逻辑和周到的设计。 LangChain 提供了捕获错误、重试失败操作以及在必要时回退到替代策略的工具。目标是确保与 LLM API、数据库或第三方工具等外部服务交互的工作流的可靠性，这些服务容易出现瞬时错误，例如速率限制、网络超时或临时服务不可用。
LangChain 的内置重试机制是一个起点。 例如，在初始化 LLM 模型（如 ChatOpenAI）时，您可以配置 max_retries 参数以自动重试失败的 API 调用。 该框架还支持使用 tenacity 或 backoff 等库进行异步重试，这使您可以定义策略，例如指数退避（在每次重试尝试之间等待更长的时间）。 例如，使用 @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1)) 包装 API 调用可确保三次重试，延迟时间越来越长。 此外，LangChain 的 RunnableWithFallbacks 类允许定义回退模型或工作流，如果主要模型或工作流失败，例如在遇到速率限制时从 GPT-4 切换到 GPT-3.5-turbo。
为了获得更多控制，开发人员可以实现自定义错误处理程序。 这涉及将组件包装在 try-except 块中以捕获特定异常（例如，APIError、Timeout）并记录详细信息以进行调试。 例如，如果向量数据库查询失败，检索增强生成 (RAG) 管道可能会重试文档检索，或者返回缓存的结果作为回退。 您还可以使用 LangChain 的回调系统来实时跟踪错误并触发警报。 一种常见的模式是将容易出错的步骤（如 API 调用）隔离到模块化组件中，从而使重试和回退更易于管理。 例如，处理用户输入的链可以将 LLM 推理步骤与后处理逻辑分开，从而允许集中重试推理阶段，而无需重新执行整个工作流。 结合这些方法可确保健壮性，同时保持复杂工作流的清晰度。