Какие стратегии можно использовать для обработки ошибок при вызове инструментов в LangChain?

Несколько стратегий для обработки ошибок при вызове инструментов в LangChain:

• Использование блоков try/except. www.studywithgpt.com Они позволяют ловить исключения, возникающие при вызове инструмента, и возвращать полезное сообщение, если что-то пошло не так. www.studywithgpt.com
• Автоматические повторные попытки (Retry). www.studywithgpt.com Можно настроить систему так, чтобы она автоматически повторяла выполнение цепочки с передачей возникшего исключения. www.studywithgpt.com Это даёт модели возможность исправить свои ошибки. www.studywithgpt.com
• Определение запасных цепочек (Fallback). blog.milvus.io readmedium.com Если первоначальный вызов не удался, система автоматически переключится на альтернативную цепочку и попытается повторить операцию. www.studywithgpt.com
• Проверка входных данных. blog.milvus.io Явная проверка входных данных (например, проверка на пустые строки или недопустимые форматы) перед передачей их в цепочки может снизить количество ошибок. blog.milvus.io
• Реализация пользовательских обработчиков ошибок через обратные вызовы или промежуточное ПО. blog.milvus.io Система обратных вызовов LangChain позволяет логировать ошибки, отслеживать метрики или запускать оповещения при возникновении исключений. blog.milvus.io