LaVague项目中LLM指令重写模块的优化与问题解决
2025-06-04 20:36:30作者:魏献源Searcher
引言
在LaVague项目开发过程中,我们发现了一个影响WebAgent稳定性的关键问题:当使用不同的大语言模型(LLM)进行指令重写时,系统会抛出"string indices must be integers, not 'str'"的错误。这个问题暴露了指令重写模块在处理LLM输出时的脆弱性,本文将深入分析问题原因并提供解决方案。
问题背景
LaVague是一个基于大语言模型的Web自动化框架,其核心功能是将自然语言指令转换为可执行的Web操作。在这个过程中,指令重写模块(Rephraser)负责将用户输入的自然语言指令标准化为结构化格式。
问题现象
开发团队在使用不同LLM模型时发现了以下问题表现:
- 错误信息:"string indices must be integers, not 'str'"
- 问题主要出现在指令重写阶段
- 影响多个模型,包括HuggingFaceH4/zephyr-7b-alpha、Phi-3-medium-128k-instruct和llama3-8b等
根本原因分析
经过深入调查,我们发现问题的根源在于:
- LLM输出格式不一致:不同模型对提示词(Prompt)的响应方式不同,导致输出格式不符合预期
- 正则表达式匹配不足:原有的正则表达式会捕获第一个
[
和最后一个]
之间的所有内容,包括LLM可能输出的额外解释文本 - 结构化数据解析失败:当LLM输出不符合预期格式时,后续对action字典的访问会失败
解决方案
针对上述问题,我们实施了以下改进措施:
1. 提示词工程优化
我们重新设计了提示词模板,增加了更清晰的示例和格式要求:
REPHRASE_PROMPT = Template(
"""
You are an AI system designed to convert text-based instructions for web actions into standardized instructions.
KEY INSTRUCTIONS:
Here are previous examples:
Query: Type 'Command R plus' on the search bar with placeholder "Search ..."
Output: [{'query':'input"Search ..."', 'action':'Click on the input "Search ..." and type "Command R plus"'}]...
"""
)
2. 正则表达式精确匹配
我们改进了正则表达式,使其只匹配第一个[
和紧接着的]
之间的内容,避免捕获LLM可能输出的额外解释文本:
# 旧的正则表达式:匹配第一个[和最后一个]之间的所有内容
# 新的正则表达式:只匹配第一个[和紧接着的]之间的内容
3. 输出格式验证
增加了对LLM输出格式的验证逻辑,确保解析出的数据结构符合预期格式:
if not isinstance(actions, list):
raise ValueError("LLM output format error: expected list of actions")
for action in actions:
if not all(key in action for key in ['query', 'action']):
raise ValueError("LLM output format error: missing required keys")
实施效果
经过上述改进后:
- 系统能够稳定处理不同LLM的输出
- 错误率显著降低
- 提高了框架对不同LLM的兼容性
经验总结
在开发基于LLM的应用时,我们需要特别注意:
- 提示词设计:清晰的示例和格式要求对LLM输出质量至关重要
- 输出处理:需要假设LLM可能输出任何内容,做好防御性编程
- 模型兼容性:不同LLM的行为差异很大,需要进行充分测试
结论
通过这次问题解决,我们不仅修复了一个关键bug,还提升了LaVague框架的鲁棒性。这为后续支持更多LLM模型打下了良好基础,也为我们积累了宝贵的LLM应用开发经验。未来我们将继续优化提示词设计和输出处理逻辑,进一步提高系统的稳定性和可靠性。
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