首页
/ 解决GraphRAG项目中LLM调用错误的技术方案

解决GraphRAG项目中LLM调用错误的技术方案

2025-05-08 05:03:07作者:邵娇湘

在使用GraphRAG项目时,开发者可能会遇到LLM(大语言模型)调用失败的问题。本文深入分析该问题的根源,并提供一套完整的技术解决方案。

问题现象分析

当运行GraphRAG项目时,系统抛出如下错误:

Traceback (most recent call last):
  File "/graphrag/llm/base/base_llm.py", line 55, in _invoke
    output = await self._execute_llm(input, **kwargs)

这表明在调用大语言模型时出现了异常。经过深入排查,发现问题根源在于Ollama服务未正确启动。

技术背景

Ollama是一个用于本地运行大型语言模型的工具,需要保持后台服务运行才能正常响应API请求。在Kaggle等环境中,服务可能会因为各种原因未能自动启动。

解决方案

方案一:主动检测并启动服务

base_llm.py文件中添加服务检测和启动功能:

import psutil
import subprocess
import time

def is_process_running(process_name):
    """检测指定进程是否正在运行"""
    for proc in psutil.process_iter(['pid', 'name']):
        if process_name.lower() in proc.info['name'].lower():
            return True
    return False

def start_ollama():
    """启动Ollama服务"""
    command = "nohup ollama serve &"
    process = subprocess.Popen(
        command, 
        shell=True, 
        stdout=subprocess.PIPE, 
        stderr=subprocess.PIPE
    )
    time.sleep(5)  # 等待服务初始化
    return process.pid

方案二:异常捕获后重启服务

_invoke方法中添加异常处理逻辑:

async def _invoke(self, input: TIn, **kwargs: Unpack[LLMInput]) -> LLMOutput[TOut]:
    try:
        output = await self._execute_llm(input, **kwargs)
    except Exception as e:
        if "connection" in str(e).lower():
            start_ollama()
            # 重试逻辑
            output = await self._execute_llm(input, **kwargs)
        else:
            raise

实现原理

  1. 进程检测:通过psutil库扫描系统进程,确认Ollama服务是否运行
  2. 服务启动:使用subprocess在后台启动服务,nohup确保进程不会随终端关闭
  3. 延时等待:服务启动需要时间,5秒延时确保服务就绪
  4. 异常处理:捕获连接异常后自动重启服务

最佳实践建议

  1. 在项目初始化时主动检测并启动服务
  2. 添加服务健康检查机制
  3. 考虑使用进程管理工具(如systemd)管理Ollama服务
  4. 在Docker环境中运行时,确保服务在容器启动时自动运行

总结

通过实现服务自动检测和启动机制,可以有效解决GraphRAG项目中因Ollama服务未运行导致的LLM调用问题。这种方案不仅适用于当前问题,也为其他类似的服务依赖问题提供了解决思路。开发者可以根据实际环境需求,选择最适合的实现方式。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
759
475
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
150
239
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
318
1.04 K
Sa-TokenSa-Token
一个轻量级 java 权限认证框架,让鉴权变得简单、优雅! —— 登录认证、权限认证、分布式Session会话、微服务网关鉴权、SSO 单点登录、OAuth2.0 统一认证
Java
73
13
ShopXO开源商城ShopXO开源商城
🔥🔥🔥ShopXO企业级免费开源商城系统,可视化DIY拖拽装修、包含PC、H5、多端小程序(微信+支付宝+百度+头条&抖音+QQ+快手)、APP、多仓库、多商户、多门店、IM客服、进销存,遵循MIT开源协议发布、基于ThinkPHP8框架研发
JavaScript
85
15
HarmonyOS-ExamplesHarmonyOS-Examples
本仓将收集和展示仓颉鸿蒙应用示例代码,欢迎大家投稿,在仓颉鸿蒙社区展现你的妙趣设计!
Cangjie
376
361
note-gennote-gen
一款跨平台的 Markdown AI 笔记软件,致力于使用 AI 建立记录和写作的桥梁。
TSX
79
2
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
122
255
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.04 K
0
cjoycjoy
一个高性能、可扩展、轻量、省心的仓颉Web框架。Rest, 宏路由,Json, 中间件,参数绑定与校验,文件上传下载,MCP......
Cangjie
78
9