概念定义
LLM错误处理是指在大语言模型应用中实施的一套系统化方法，用于检测、响应和恢复各种故障情况，确保应用在面对不可避免的错误时仍能保持稳定运行。详细解释
在2025年的生产环境中，LLM应用面临着独特的挑战：API限流、令牌超限、网络故障、服务中断等。与传统分布式系统相比，LLM应用需要处理更复杂的错误场景，如内容策略违规、上下文长度超限、多模态处理失败等。有效的错误处理不仅能防止级联故障，还能通过优雅降级保持用户体验，将不可靠的LLM应用转变为生产级的稳定系统。工作原理
错误类型与代码
LLM错误类型分类
| 错误类型 | 主要原因 | 常见场景 |
|---|---|---|
| 🚫 客户端错误 | 认证、授权、参数错误 | API密钥无效、权限不足 |
| ⚡ 速率限制 | API调用频率、令牌限制 | 并发过高、token超限 |
| 🔧 服务器错误 | 内部错误、服务不可用 | 模型故障、系统维护 |
| 🌐 网络错误 | 连接超时、网络中断 | 网络抖动、DNS问题 |
1. 速率限制错误
429 Too Many Requests：超过API调用频率限制- 令牌限制错误：输入或输出超过模型上下文窗口
2. 认证与授权错误
401 Unauthorized：无效的API密钥403 Forbidden：权限不足
3. 服务器错误
500 Internal Server Error：AI提供商服务器问题502 Bad Gateway：网关错误503 Service Unavailable：服务暂时不可用504 Gateway Timeout：网关超时
4. 内容安全错误
- 内容策略违规：请求或响应违反安全策略
- 输出安全错误：生成内容被安全系统标记
5. 2025新增错误类型
- 多模态处理错误：图像、音频或视频处理失败
- 函数调用错误：工具使用或函数执行失败
- 流式传输错误：实时响应期间连接中断
重试策略与指数退避
实施自动重试和随机指数退避可以将超时错误减少高达90%。
核心实现原理
指数退避算法
- 初始延迟：
base_delay秒 - 每次重试延迟：
min(base_delay * (multiplier ^ attempt), max_delay) - 添加随机抖动：
delay * random(jitter_range)
添加随机抖动至关重要，可防止多个客户端同时重试造成的”惊群效应”。
熔断器模式
熔断器在三种状态间转换：
- 关闭状态（Closed）：正常运行，请求正常流转
- 开启状态（Open）：立即拒绝请求，触发降级机制
- 半开状态（Half-Open）：允许少量请求通过，测试服务恢复情况
熔断器配置
- 失败阈值：5次连续失败
- 超时期：60秒
- 半开测试请求数：3个
优雅降级策略
1. 缓存响应
- 对成功的LLM响应进行智能缓存
- 在服务不可用时提供缓存数据
2. 备用模型
3. 功能降级
- 提供简化功能而非完全失败
- 显示静态内容或默认响应
- 切换到基于规则的处理逻辑
实际应用
生产环境监控与告警
1. 实时监控指标
- 响应时间、延迟和吞吐量
- 错误率和错误类型分布
- 令牌使用量和成本
- 重试成功率
2. 告警配置
- API限流事件实时告警
- 异常检测：性能漂移、行为异常
- 成本超支预警
3. 可观测性工具
2025年主流的LLM可观测性平台包括：- Datadog LLM Observability
- Coralogix AI Observability
- OpenTelemetry with Grafana
- 自定义Prometheus + Jaeger解决方案
错误处理最佳实践
始终为不同错误类型实施特定的重试策略。瞬态错误应重试，而认证错误不应重试。
1. 条件重试
- 仅对特定错误代码重试
- 内容策略违规：最多重试3次
- 认证错误：不重试，立即失败
2. 速率限制管理
- 使用Redis跟踪冷却服务器
- 在调用前检查模型限流状态
- 批处理时计算并遵守速率限制
3. 负载均衡
- 跨多个提供商部署进行负载均衡
- 区域故障时切换到其他区域
安全与合规监控
1. 内容安全
- 检测提示注入攻击
- 识别幻觉和有害内容
- 自动标记可疑请求
2. 数据保护
- PII、邮箱、IP地址泄露防护
- 内置安全和隐私扫描器
- 响应操纵攻击防护