处理 LlamaIndex 工作流程中的错误和异常需要结合使用 Python 原生的错误处理技术、理解 LlamaIndex 的特定组件以及解决常见的故障点。首先，在数据加载、索引构建和查询执行等操作周围使用 try-except 块。LlamaIndex 可能会引发与 API 连接（例如 APIError）、无效数据格式或检索步骤失败相关的异常。例如，当使用像 OpenAI 这样的 LLM 提供商时，网络问题或速率限制可能导致 APIConnectionError 或 RateLimitError。将 API 调用封装在重试逻辑中（例如，使用 tenacity 库）有助于管理瞬时错误。使用时间戳和堆栈跟踪等详细信息记录错误有助于调试。
重点关注数据摄取和外部 API 交互等易出错的阶段。在数据加载期间，提前验证输入：在处理之前检查文件是否存在、权限或 URL 可访问性。如果文档解析器失败（例如，由于文件损坏），捕获 ValueError 或自定义解析器异常并跳过无效文件。查询索引时，处理 QueryEngineError 以管理无效查询语法或缺少上下文等问题。对于 LLM API 调用，实施指数退避的重试。例如，一个 retry 装饰器可以对失败的 GPT-4 调用进行三次重试，每次间隔 2 秒。使用 backoff 或 tenacity 等库可以简化此过程。
通过扩展 LlamaIndex 的组件来定制错误处理。覆盖数据连接器或查询引擎中的方法，以添加验证或回退逻辑。例如，如果向量数据库调用失败，则回退到本地缓存。使用 logging 或 structlog 等日志框架来跟踪错误和审计工作流程。对于异步操作，确保在异步上下文（例如 async with 和 try）中捕获异常。使用模拟失败的单元测试（例如使用 unittest.mock 模拟 API 中断）来验证您的错误处理逻辑。通过结合防御性编码、结构化日志记录和重试，您可以构建能够优雅地处理故障的稳健的 LlamaIndex 工作流程。