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Runnable组件重试机制降低程序错误率

一、LangChain 重试机制深度解析

当构建生产级AI应用时,with_retry() 机制可有效提升系统容错性,典型应用场景包括:

  • API调用频率限制时的自动恢复
  • 模型服务临时不可用的故障转移
  • 网络波动导致的瞬时异常处理

参数详解与配置策略

1. 参数配置表

参数名类型默认值作用说明示例值
retry_if_exception_typeTuple[Exception]None指定需要重试的异常类型(APIError, TimeoutError)
wait_exponential_jitterboolTrue启用指数退避+随机抖动策略False
stop_after_attemptint3最大重试次数(含初始调用)5

2. 代码示例

想要让一个 Runnable 组件最多重试 2 次,只需在 with_retry() 函数中传递 stop_after_attempt参数即可,代码:

from langchain_core.runnables import RunnableLambdacounter = -1def func(x):global countercounter += 1print(f"当前的值为 {counter=}")return x / counterchain = RunnableLambda(func).with_retry(stop_after_attempt=2)resp = chain.invoke(2)print(resp)

3. 资料推荐

  • 🔗 官方文档参考
  • 💡大模型中转API推荐
  • ✨中转使用教程

二、with_retry() 函数的运行原理

构建一个新的 Runnable,在执行调用类的函数时,循环特定次数,直到组件能正常执行结束即暂停,并且在每次循环的过程中,休眠特定的时间,运行流程图如下:在这里插入图片描述

http://www.xdnf.cn/news/3815.html

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