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：
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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, abstractmethodclass BaseProcessor(ABC):@abstractmethoddef process(self, data: Any) -> Any:passclass BaseChain:def __init__(self):self.preprocessor: Optional[BaseProcessor] = Noneself.prompt_manager: Optional[PromptManager] = Noneself.llm: Optional[BaseLLM] = Noneself.postprocessor: Optional[BaseProcessor] = Noneself.error_handler: Optional[ErrorHandler] = Nonedef 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 resultexcept 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_dataclass 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 = templateself.input_variables = input_variablesclass 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"""passclass 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_retriesself.base_delay = base_delayself.current_retry = 0def retry(self) -> bool:"""实现指数退避重试"""if self.current_retry >= self.max_retries:return Falsedelay = self.base_delay * (2 ** self.current_retry)time.sleep(delay)self.current_retry += 1return 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 LLMself.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。
