在构建复杂的 LLM 应用时，单一的模型调用往往无法满足业务需求。本文将详细介绍如何构建一个可靠的 LLM 链式架构，包括基础设计模式、提示词工程和错误处理机制。
为什么需要链式架构？
在开始深入技术细节之前，让我们先理解为什么需要链式架构：
-
单一模型调用的局限性
- 输入输出格式单一
- 缺乏上下文管理
- 错误处理能力有限
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复杂业务场景的挑战
- 多步骤处理需求
- 数据清洗和转换
- 结果验证和质量控制
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链式架构的优势
- 模块化设计，便于维护
- 灵活的扩展性
- 统一的错误处理
- 可复用的组件
基础链式架构设计
1. 核心组件
from typing import Any, Dict, Optional
from abc import ABC, abstractmethod
class BaseProcessor(ABC):
@abstractmethod
def process(self, data: Any) -> Any:
pass
class BaseChain:
def __init__(self):
self.preprocessor: Optional[BaseProcessor] = None
self.prompt_manager: Optional[PromptManager] = None
self.llm: Optional[BaseLLM] = None
self.postprocessor: Optional[BaseProcessor] = None
self.error_handler: Optional[ErrorHandler] = None
def process(self, input_data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
try:
# 1. 预处理
processed_input = self._preprocess(input_data)
# 2. 生成提示词
prompt = self._generate_prompt(processed_input)
# 3. LLM 调用
response = self._call_llm(prompt)
# 4. 后处理
result = self._postprocess(response)
return result
except Exception as e:
return self.error_handler.handle(e)
2. 组件解耦设计
class PreProcessor(BaseProcessor):
def process(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""数据预处理逻辑"""
# 1. 数据清洗
cleaned_data = self._clean_data(data)
# 2. 格式转换
formatted_data = self._format_data(cleaned_data)
# 3. 验证
self._validate_data(formatted_data)
return formatted_data
class PostProcessor(BaseProcessor):
def process(self, data: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
"""结果后处理逻辑"""
# 1. 结果解析
parsed_result = self._parse_result(data)
# 2. 格式化输出
formatted_result = self._format_output(parsed_result)
# 3. 质量检查
self._quality_check(formatted_result)
return formatted_result
提示词工程基础
1. 提示词模板管理
class PromptTemplate:
def __init__(self, template: str, input_variables: List[str]):
self.template = template
self.input_variables = input_variables
class PromptManager:
def __init__(self):
self.templates: Dict[str, PromptTemplate] = {}
self.version_control = VersionControl()
def register_template(self, name: str, template: str,
input_variables: List[str]) -> None:
"""注册提示词模板"""
self.templates[name] = PromptTemplate(
template=template,
input_variables=input_variables
)
def generate_prompt(self, template_name: str, **kwargs) -> str:
"""生成提示词"""
template = self.templates.get(template_name)
if not template:
raise ValueError(f"Template {template_name} not found")
# 验证必要参数
self._validate_inputs(template, kwargs)
# 生成提示词
return template.template.format(**kwargs)
2. 提示词优化策略
class PromptOptimizer:
def __init__(self):
self.few_shots: List[Dict[str, str]] = []
self.context: Dict[str, Any] = {}
def add_few_shot(self, example: Dict[str, str]) -> None:
"""添加少样本示例"""
self.few_shots.append(example)
def set_context(self, context: Dict[str, Any]) -> None:
"""设置上下文信息"""
self.context.update(context)
def optimize_prompt(self, base_prompt: str) -> str:
"""优化提示词"""
# 1. 添加角色设定
prompt = self._add_role_setting(base_prompt)
# 2. 注入上下文
prompt = self._inject_context(prompt)
# 3. 添加少样本示例
prompt = self._add_few_shots(prompt)
return prompt
错误处理机制
1. 错误处理基础架构
class LLMChainError(Exception):
"""基础链错误"""
pass
class ErrorHandler:
def __init__(self):
self.retry_strategy = RetryStrategy()
self.fallback_handler = FallbackHandler()
self.monitor = Monitor()
def handle(self, error: Exception) -> Dict[str, Any]:
"""统一错误处理"""
try:
# 1. 记录错误
self.monitor.log_error(error)
# 2. 判断是否可重试
if self.is_retryable(error):
return self.retry_strategy.retry()
# 3. 降级处理
return self.fallback_handler.handle(error)
finally:
# 4. 错误通知
self.monitor.notify(error)
2. 重试策略实现
class RetryStrategy:
def __init__(self, max_retries: int = 3,
base_delay: float = 1.0):
self.max_retries = max_retries
self.base_delay = base_delay
self.current_retry = 0
def retry(self) -> bool:
"""实现指数退避重试"""
if self.current_retry >= self.max_retries:
return False
delay = self.base_delay * (2 ** self.current_retry)
time.sleep(delay)
self.current_retry += 1
return True
实战案例：智能问答系统
让我们通过一个实际的智能问答系统来看看如何应用这些概念：
class QAChain(BaseChain):
def __init__(self):
super().__init__()
self.setup_components()
def setup_components(self):
# 1. 设置预处理器
self.preprocessor = QAPreProcessor()
# 2. 配置提示词管理器
self.prompt_manager = self._setup_prompt_manager()
# 3. 配置 LLM
self.llm = self._setup_llm()
# 4. 设置后处理器
self.postprocessor = QAPostProcessor()
# 5. 配置错误处理
self.error_handler = QAErrorHandler()
def _setup_prompt_manager(self):
manager = PromptManager()
manager.register_template(
"qa_template",
"""
作为一个智能问答助手，请回答以下问题：
问题：{question}
要求：
1. 回答要简洁明了
2. 如果不确定，请明确说明
3. 如果需要更多信息，请指出具体需要什么信息
""",
["question"]
)
return manager
最佳实践建议
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架构设计原则
- 保持模块间的低耦合
- 实现可测试的组件
- 做好日志和监控
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常见陷阱预防
- 避免硬编码提示词
- 注意错误传播链
- 防止重试风暴
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性能优化建议
- 合理使用缓存
- 实现请求合并
- 控制并发数量
总结
本文介绍了构建 LLM 链式应用的核心组件和最佳实践。通过合理的架构设计、提示词管理和错误处理，我们可以构建出更加可靠和可维护的 LLM 应用。
标签：prompt,入门,self,._,LLM,str,链式,def,template From： https://www.cnblogs.com/muzinan110/p/18552255