在 LangChain 链中处理错误和异常涉及结合使用内置机制、显式错误检查和自定义逻辑，以确保鲁棒性。LangChain 提供了工具来在链执行的各个阶段捕获和管理错误，例如输入验证、API 调用重试和回退策略。通过预测潜在的故障点（如 API 限速、无效输入或意外的模型输出），即使出现问题，你也可以设计出能够优雅降级并保持可靠性的链。例如，将 API 调用包装在重试逻辑中或在处理前验证输入可以防止许多常见错误。
一种方法是在关键操作（例如 API 交互或数据解析）周围使用 LangChain 内置的 try-except 块。例如，调用 LLM API 时，网络错误或速率限制可能会导致临时故障。使用 Runnable 接口的 with_retry 方法可以针对特定异常进行自动重试。你还可以使用 RunnableWithFallbacks 定义回退链，如果主链失败，它会切换到备用链。例如，如果因成本限制导致 GPT-4 API 调用失败，回退链可以将请求路由到像 GPT-3.5 这样更便宜的模型。在将输入传递给链之前对其进行显式验证（例如，检查空字符串或无效格式）也可以减少下游错误。
另一个关键策略是通过回调或中间件实现自定义错误处理程序。LangChain 的回调系统允许你在发生异常时记录错误、跟踪指标或触发警报。例如，回调可以将失败的 API 请求记录到监控工具中，或通过 Slack 通知开发者。此外，你可以在链组件中使用 Python 的原生异常处理。如果链的某个步骤处理用户输入，将其包装在 try-except 块中可以捕获解析错误并返回用户友好的消息，而不是崩溃。例如，如果某个工具期望 JSON 输入但收到格式错误的数据，捕获 JSONDecodeError 可以让链提示用户重新输入数据。结合这些方法——重试、回退、验证和日志记录——可以确保你的链系统地处理错误，同时保持可用性。