异常处理在 Promptic 中怎么实现?

在 Promptic 中,异常处理主要通过与 tenacity 库结合来实现,用于处理诸如 API 限流、临时故障等问题。以下是实现异常处理的具体方法和步骤:

1. 使用 tenacity 实现重试机制

tenacity 是一个强大的 Python 库,用于实现重试逻辑,可以帮助处理诸如网络问题、API 限流等暂时性错误。Promptic 与 tenacity 结合使用,可以为 LLM 调用提供弹性。

示例代码
python 复制代码
from tenacity import retry, wait_exponential, retry_if_exception_type
from promptic import llm
from litellm.exceptions import RateLimitError  # 引入 RateLimitError 异常

@retry(
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10),  # 指数退避策略
    retry=retry_if_exception_type(RateLimitError)  # 只重试 RateLimitError
)
@llm
def generate_summary(text):
    """Summarize this text in 2-3 sentences: {text}"""

# 调用函数
generate_summary("Long article text here...")

2. 异常处理机制

在上述代码中,tenacityretry 装饰器用于包装 Promptic 的 @llm 装饰器,从而实现异常处理逻辑:

  • wait_exponential :定义了重试的等待策略,使用指数退避算法。例如,multiplier=1, min=4, max=10 表示初始等待时间为 4 秒,最大等待时间为 10 秒。
  • retry_if_exception_type :指定只在特定异常(如 RateLimitError)发生时触发重试。

3. 常见异常类型

在使用 Promptic 时,可能遇到的异常类型包括但不限于:

  • RateLimitError:当 API 调用超过速率限制时抛出。
  • APIError:当 API 调用失败时抛出(例如网络问题或服务器错误)。

4. 自定义异常处理

如果需要处理其他类型的异常,可以通过扩展 retry_if_exception_type 来添加更多异常类型。例如:

python 复制代码
from tenacity import retry_if_exception_type
from litellm.exceptions import APIError  # 假设 APIError 是一个自定义异常

@retry(
    wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10),
    retry=retry_if_exception_type((RateLimitError, APIError))  # 处理多种异常
)
@llm
def generate_summary(text):
    """Summarize this text in 2-3 sentences: {text}"""

5. 注意事项

  • 重试次数限制:虽然重试机制可以提高系统的弹性,但过多的重试可能会导致资源浪费。建议根据实际需求设置合理的重试次数。
  • 日志记录:在重试逻辑中添加日志记录,可以帮助开发者更好地了解异常发生的原因和频率。

通过上述方法,Promptic 可以有效地处理异常情况,提高系统的稳定性和可靠性。

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