LangChain: практические разборы формата, памяти и потоков

Эти материалы для разработчика, который собирает LLM-приложение и хочет отделить ошибки Python-кода от поведения модели. Найдите свой этап: шаблон, структура ответа, история, инструмент или поток. Примеры не требуют копировать весь сервис, чтобы проверить одну границу.

Выбираете обучение для своего проекта? Посмотрите как выбрать курс LangChain на Python: требования к подготовке, практика RAG и LangGraph, открытые уроки и расходы на API.

Как пользоваться разборами

Выберите вопрос, совпадающий с вашей задачей. Внутри есть учебный пример, способ проверки и границы применимости. Воспроизведите пример на небольших безопасных данных, затем измените одно условие и сравните результат. Если проблема относится к нескольким этапам, проверяйте их по очереди.

Разборы 1–5

• LangChain вернул правильный JSON, но данные неверны: что проверять. Правильная структура JSON не гарантирует правильные сведения.

• Отсутствующее поле и null в ответе LLM: как не стереть данные. Если LLM извлекает изменения профиля, пропущенное поле и явный null могут означать разные действия.

• Обрезка истории LangChain: как сохранить договорённости. При сокращении истории диалога можно потерять не только старые слова, но и действующее условие задачи.

• Изоляция диалогов LangChain: тест на смешивание историй. Если бот отвечает одному пользователю фактами из разговора другого, сначала проверяйте идентификаторы сессий и хранилище истории.

• Потоковый JSON от LLM: почему нельзя исполнять незавершённый ответ. При потоковой генерации объект JSON появляется частями.

Разборы 6–10

• Ошибка парсинга LLM-ответа: когда повторять запрос. При ошибке парсинга сначала определите причину.

• Результат инструмента и ответ агента: как не перепутать статусы. Фраза агента «заявка создана» не доказывает запись в системе.

• JSON в шаблоне промпта: откуда берётся ошибка фигурных скобок. Ошибка шаблона с фигурными скобками часто появляется до обращения к модели.

• Как тестировать LLM-цепочку без вызовов модели. Без живого вызова модели можно проверить значительную часть логики приложения: подготовку входа, разбор ответа, маршрутизацию и обработку ошибок.

• ImportError в LangChain: проверьте окружение до переписывания кода. При ImportError сначала выясните, какой Python запускает программу и в каком окружении установлен пакет.

Когда переходить к системной программе

Если отдельные статьи показывают повторяющиеся пробелы, сравните программу соответствующего платного курса Latorn со своей подготовкой и задачами. Этот навигатор подготовлен самой платформой. Статьи помогают разобраться с частными вопросами; наличие примера не означает обещания готового промышленного проекта или профессионального результата.