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一、前言

在某些场合中，对于 Runnable 组件的出错，并不想执行重试方案，而是执行特定的备份/回退方案，例如 OpenAI 的 LLM 大模型出现异常时，自动切换到 文心一言 的模型上，在 LangChain 中也提供了对应的回退机制—— with_fallback。

当构建高可用AI系统时，with_fallback 机制可实现：

• ​服务降级：主服务异常时自动切换备用服务
• ​混合云支持：公有云服务不可用时切换私有化部署模型
• ​异常隔离：错误类型定向处理

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二、参数配置详解

参数说明表

参数名	类型	必填	默认值	说明
fallbacks	List[Runnable]	✅	无	按顺序尝试的回退组件链
exceptions_to_handle	Tuple[Exception]	❌	Exception	触发回退的异常白名单
exception_key	str	❌	None	将异常对象注入备用组件的参数键名

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三. 资料推荐

• 🔗 官方文档参考
• 💡大模型中转API推荐
• ✨中转使用教程

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四、运行流程图示

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五、代码示例

例如，我们的回退备选方案是这样的，当 OpenAI 模型调用失败时，自动切换到文心一言执行任务：

import dotenv
from langchain_community.chat_models import QianfanChatEndpoint
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAIdotenv.load_dotenv()# 1.构建prompt与LLM，并将model切换为gpt-3.5-turbo-18k引发出错
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("{query}")
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo-18k").with_fallbacks([QianfanChatEndpoint()])# 2.构建链应用
chain = prompt | llm | StrOutputParser()# 3.调用链并输出结果
content = chain.invoke({"query": "你好，你是?"})
print(content)