测试和调试 LangChain 应用程序需要一种结构化的方法来处理链式语言模型交互的复杂性。首先隔离组件进行测试。将您的应用程序分解为更小的单元，如提示、链或代理，并独立验证每个单元。例如，通过验证提示模板是否生成语言模型的正确输入格式来测试提示模板。在单元测试期间使用模拟来避免依赖实时 API 调用 - 使用模拟响应替换 LLM，以检查逻辑而无需延迟或成本。 Pytest 或 unittest 等工具可以自动执行这些检查。对于链，验证中间输出是否符合预期，例如确保检索步骤在将相关文档传递给 LLM 之前返回相关文档。
调试通常涉及跟踪数据流和检查中间结果。启用 LangChain 的内置日志记录或详细模式以查看逐步执行。例如，如果链无法生成有效的 JSON 输出，请检查提示是否清楚地指示模型使用 JSON，或者响应解析器是否处理错误。使用 LangSmith（来自 LangChain 的监控平台）等工具来可视化执行跟踪、检查输入/输出并识别发生故障的位置。如果代理做出不正确的决定，请查看其推理日志，以查看它是否错误地解释了任务或缺乏上下文。对于随机问题（例如，不一致的输出），设置固定的随机种子以实现可重复性，或调整温度设置以减少可变性。
采用系统的验证方法。编写集成测试以确保组件协同工作 - 例如，验证组合检索和生成的链是否在预期长度或准确度阈值内返回答案。使用断言库来检查输出结构，例如确认摘要包含源文本中的关键实体。对于复杂问题，简化问题：使用较小的数据集或确定性模型版本进行测试。如果提示失败，请迭代其清晰度 - 添加示例或约束（例如，“用少于 50 个单词回复”）。分析性能以发现瓶颈，例如缓慢的 API 调用或过多的重试。最后，记录常见的故障模式，例如速率限制或解析错误，并将重试或回退构建到您的应用程序中。