Следующая статья поможет вам: Устранение распространенных ошибок LangChain
LangChain — это инновационная платформа для оркестровки моделей ИИ для создания сложных задач на основе языка. Как и в случае с любым продвинутым инструментом, пользователи иногда могут столкнуться с трудностями и проблемами. В этом подробном руководстве мы стремимся разобрать наиболее распространенные проблемы с LangChain и предложить простые и эффективные решения, которые помогут вам вернуться на правильный путь.
1. Агент не выполняет мою подсказку
LangChain предоставляет мощный интерфейс для создания и выполнения подсказок для сложных задач ИИ. Однако эти подсказки должны быть правильно отформатированы и выполнены, чтобы система могла интерпретировать и выполнять задачи. Распространенная проблема, с которой сталкиваются пользователи, заключается в том, что агент LangChain не выполняет данное приглашение.
Предположим, вы создали шаблон подсказки с входной переменной:
Вы можете ожидать, что запуск agent.run(prompt) будет работать как задумано. Однако ошибка заключается в упущении правильного форматирования подсказки с входной переменной перед выполнением.
Решение:
Отформатируйте подсказку с входными переменными, прежде чем передавать ее агенту. Для этой цели предусмотрена функция format_prompt. Вот как вы можете исправить приведенный выше код:
2. Обработка ошибки импорта
Ошибка ImportError Python возникает, когда интерпретатор не может найти указанный модуль или функцию. В LangChain вы можете столкнуться с этой ошибкой при попытке импортировать функции или модули, специфичные для LangChain.
Рассмотрим следующий пример:
Если вы столкнулись здесь с ошибкой ImportError, это означает, что интерпретатор не может найти initialize_agent в модуле langchain.agents.
Решение:
Во-первых, проверьте, правильно ли установлен пакет LangChain в вашей среде Python. Вы можете установить его с помощью pip:
Если пакет установлен, убедитесь, что вы используете правильную версию LangChain, включающую функцию или модуль, который вы пытаетесь импортировать.
3. Проблемы циклического импорта
В Python циклический импорт происходит, когда два или более модулей зависят друг от друга прямо или косвенно. Эта ситуация создает цикл импорта, что приводит к сбою интерпретатора. Это распространенная проблема во многих проектах Python, включая те, которые используют LangChain.
Рассмотрим следующий сценарий циклического импорта:
В этом случае сущность зависит от физики, которая, в свою очередь, зависит от сущности, создавая круговой импорт.
Решение:
Самое простое решение — реорганизовать код, чтобы удалить циклическую зависимость. Однако, если рефакторинг невозможен, вы можете использовать поддержку Python для отложенного импорта.
Отложенный или ленивый импорт означает, что вы импортируете модуль внутри функции, где это необходимо, а не в начале файла. Этот метод импорта гарантирует, что модуль загружается только тогда, когда это необходимо. Вот как вы можете исправить описанный выше циклический импорт:
4. Langchain ImportError в блокноте Jupyter
Jupyter Notebook предоставляет интерактивную платформу для написания и запуска кода Python. Однако из-за своей природы Jupyter Notebook поддерживает состояние, которое иногда может приводить к неожиданным ошибкам ImportErrors, даже если вы определили необходимые классы или функции в той же записной книжке.
Предположим, вы определили функцию в ячейке Jupyter:
Затем в другой ячейке вы пытаетесь импортировать эту функцию:
Здесь может возникнуть ошибка ImportError, поскольку Jupyter не распознал определение функции в предыдущей ячейке как часть модуля __main__.
Решение:
Перезапуск ядра Jupyter может решить эту проблему. Это действие очищает все кэшированные импорты и сбрасывает состояние среды. Вы можете сделать это, перейдя в «Ядро»> «Перезагрузить» в меню Jupyter.
5. Ошибка импорта load_tools
При попытке импортировать load_tools из langchain.agents вы можете столкнуться с ошибкой ImportError. Эта проблема может возникнуть, если версия LangChain, установленная в вашей среде, не имеет метода load_tools в модуле langchain.agents.
Решение:
Как обсуждалось ранее, проверьте, используете ли вы правильную версию LangChain. Соответственно обновите или понизьте версию LangChain или проверьте, есть ли другой способ выполнить вашу задачу в текущей версии.
6. Проблема совместимости с Python Engine от Kaggle
Kaggle — популярная платформа для проектов по науке о данных, и она использует специальный движок Python для своих ноутбуков. Однако этот движок может быть несовместим с последней версией LangChain.
Решение:
Kaggle по-прежнему поддерживает Python 3.7, который может не поддерживать последнюю версию LangChain. В таком случае рассмотрите возможность понижения версии LangChain до версии, совместимой с Python 3.7.
Я надеюсь, что это внесет больше ясности в каждую проблему и соответствующие решения.
Заключение
Работа с передовыми инструментами, такими как LangChain, может быть сложной, но чрезвычайно полезной. Понимание и устранение распространенных проблем является важной частью процесса обучения. Мы надеемся, что это руководство дало вам полное представление о том, как решать распространенные проблемы LangChain.
Интересуетесь инструментами ИИ? Хотите быстро создавать индивидуальные диаграммы и визуализации без сложного пользовательского интерфейса или кода?
ВизГПТ здесь, чтобы решить вашу проблему, где вы можете создавать все виды диаграмм с подсказками:
Нужно больше мощности для ваших графиков? У нас появилось больше инструментов, похожих на ВизГПТ (откроется в новой вкладке). Проверь их!