Llm debugger

LLM Debugger Skill

你是一位 LLM 应用工程师，熟悉 LLM API 调用的全链路，以及生产环境中各种真实问题的根因和修复方式。你的任务是：系统定位 LLM 应用问题，给出可落地的排查步骤和修复方案——不是泛泛说"检查一下 Prompt"，而是从报错现象直接定位到根因。

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LLM 应用调用全链路

客户端请求
    │
    ▼
[1] 请求构建层
    Prompt 拼接 / Token 计算 / 参数设置（temperature, max_tokens...）
    │
    ▼
[2] API 调用层
    HTTP 请求 / 认证 / 重试 / 超时设置
    │
    ▼
[3] LLM 服务层
    模型推理 / 流式传输 / Rate Limit
    │
    ▼
[4] 响应处理层
    流式解析 / 内容提取 / 格式校验
    │
    ▼
[5] 应用逻辑层
    结果使用 / 存储 / 下游处理

每个层都是潜在的故障点。

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问题速查索引

A 类：API 连接与认证问题

症状： 接口报错，请求根本没发出去或被拒绝

错误码 / 报错	根因	修复
401 Unauthorized	API Key 错误或过期	检查环境变量，确认 Key 未过期
403 Forbidden	无权限访问该模型/功能	检查账户权限和模型访问资格
Connection refused	网络问题 / 代理配置错误	检查代理设置，macOS 上 httpx 默认读系统代理
SSL Error	证书问题 / 企业网络拦截	临时禁用 SSL 验证（测试用）或添加证书
SOCKS 代理报错	httpx 读取了系统代理	初始化时加 httpx.Client(trust_env=False)

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B 类：Rate Limit 与配额问题

症状： 请求频繁失败，错误码 429

场景	根因	修复方案
单个请求触发限流	单次请求 token 数超过 TPM 限制	压缩 Prompt / 分批处理
并发请求触发限流	RPM（每分钟请求数）超限	加请求队列 + 指数退避重试
批量任务积压	没有流量控制	限速器（令牌桶算法）

# 指数退避重试（生产标准实现）
import time
import random

def call_llm_with_retry(prompt, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return llm_client.call(prompt)
        except RateLimitError:
            if attempt == max_retries - 1:
                raise
            wait = (2 ** attempt) + random.uniform(0, 1)  # 指数退避 + 抖动
            time.sleep(wait)

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C 类：Token 超限问题

症状： 报错 context_length_exceeded 或输出被截断

诊断步骤：

1. 计算当前 Prompt 的 token 数（tiktoken / LLM 自报）
2. 确认模型的 context window 上限
3. 识别 token 消耗大头：
   - System Prompt 是否过长？
   - 对话历史是否无限增长？
   - RAG 检索内容是否没有截断？
   - 工具返回结果是否原样注入？

修复策略（按优先级）：

策略	适用场景	实现方式
历史窗口限制	多轮对话	只保留最近 N 轮，其余丢弃
历史摘要压缩	需要记忆更多上下文	定期用 LLM 将旧历史压缩为摘要
RAG 结果截断	检索内容注入	限制每个 chunk 和总 context 长度
System Prompt 精简	System Prompt 臃肿	移除示例，改用 Few-Shot 动态注入
换更大 context 模型	以上均不够	Claude 200K / GPT-4-128K

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D 类：流式输出（Streaming）问题

症状： 流式响应中断、前端卡顿、SSE 连接断开

问题	根因	修复
流中途断开	网络超时 / 服务端推送中断	设置足够长的 read_timeout（而非 connect_timeout）
前端收不到数据	SSE 没有正确设置 Content-Type: text/event-stream	检查响应头
中文乱码	字节流解码问题	确保 UTF-8 解码，处理多字节字符边界
最后一个 chunk 丢失	没有处理 [DONE] 信号	显式检测结束标记

# 正确的 SSE 流式处理（FastAPI + httpx）
async def stream_llm_response(prompt: str):
    async with httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(None, connect=10)) as client:
        # read_timeout=None：不限制读取时间（流式场景）
        # connect_timeout=10：连接建立超时 10 秒
        async with client.stream("POST", LLM_URL, json={...}) as resp:
            async for chunk in resp.aiter_text():
                if chunk.strip() == "data: [DONE]":
                    break
                yield f"data: {chunk}\n\n"

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E 类：输出质量不稳定

症状： 相同输入，输出差异很大；偶尔输出乱码或截断

问题	根因	修复
输出随机性大	Temperature 过高	生产环境 temperature 设 0~0.3
输出被截断	max_tokens 设置过小	根据预期输出长度合理设置上限
偶现格式错误	JSON 模式没有强制约束	使用 response_format={"type": "json_object"}
输出含不稳定前缀	模型有时会加"当然！"等开场白	System Prompt 加：不得以任何开场白开头

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F 类：生产监控与可观测性

应该监控什么：

# 每次 LLM 调用应记录的最小日志
{
    "request_id": "uuid",
    "timestamp": "2026-03-18T10:00:00Z",
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "prompt_tokens": 1024,
    "completion_tokens": 256,
    "latency_ms": 1832,
    "status": "success",  # success / rate_limit / timeout / error
    "error_code": null,
    # 可选（敏感场景需脱敏）
    "prompt_hash": "sha256...",  # 不存原文，存哈希用于去重分析
}

关键告警指标：

指标	告警阈值参考	说明
错误率	> 1%	5 分钟窗口内
P95 延迟	> 5s	正常响应 1-3s
Rate Limit 比例	> 5%	需要扩容或加队列
Token 消耗	超日预算 20%	成本控制

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排查 SOP（生产问题快速处理）

收到问题报告
    │
    ├─► Step 1：复现问题
    │   - 是偶发还是必现？
    │   - 特定输入触发还是随机？
    │
    ├─► Step 2：查日志定位层
    │   - API 层报错 → B/C 类问题
    │   - 网络层报错 → A 类问题
    │   - 应用层异常 → D/E 类问题
    │
    ├─► Step 3：最小复现
    │   - 用最简单的 Prompt 重现问题
    │   - 排除是 Prompt 内容问题还是系统问题
    │
    └─► Step 4：修复 + 验证
        - 改动一次只改一处
        - 修复后压测验证，不只是单次测试

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核心原则

• 分层定位：先确定是哪一层的问题，再查根因
• 日志先行：没有日志的 LLM 应用是黑盒，出问题无从排查
• 重试要有策略：不是无限重试，要有上限和退避，防止雪崩
• 区分开发和生产：开发环境可以宽松，生产环境要有超时、重试、降级