Ошибки и отладка

В этом документе описаны все основные механизмы обработки ошибок, настройки таймаутов, использование нотификатора, трассировки и отладки.

1. Таймауты: где и как настраиваются

Таймауты — это максимальное время ожидания ответа от LLM или внешнего сервиса. Если таймаут превышен, происходит ошибка и запускается обработка сбоя.

Где настраиваются:

• В конфиге агента (agentCFG):
  
• timeout: время ожидания в секундах.
• Пример:

  MBQuery_fallback: {
    script_code: "MBQuery_TimeOut",
    timeout: 180
  }

• В клиенте LLM (LLMClient):
  • Таймаут может задаваться при инициализации клиента или в параметрах запроса.
  • Если таймаут не указан — используется значение по умолчанию (обычно 30-60 секунд).

Как работает:

• Если таймаут превышен:
  
  • Сценарий не блокируется — пользователь отправляется в выбранный скрипт в котором описана другая логика обработки его запроса

2. Нотификатор: что это и как работает

Notifier — это модуль для отправки уведомлений о сбоях и важных событиях админам.

• Подробная инструкция: см. Документация по Notifier
  
• Вызов: Notifier.send({ message, severity, ... })
• Используется для ошибок, таймаутов, превышения лимитов.

3. LLMTracer: трассировка ошибок

LLMTracer — модуль для логирования всех событий, включая ошибки.

• Подробная инструкция: см. Документация по LLMTracer
• При ошибке записывается строка с type=err, status=error, описанием и параметрами запроса.
• Позволяет анализировать причины сбоев, видеть историю запросов и ответов.
• Для отладки используйте подробные сообщения и сохраняйте контекст.

4. Режим debug и самостоятельная отладка

Если не удаётся найти причину ошибки:

• Включите режим debug:
  • Перейдите в настройки бота и включите режим отладки.
  • Перейдите в настройки лида и включите нужный режим отладки.
  • В точках падения используйте команды логирования:
    • bot.debug('Debug:' + JSON.stringify(data))
• Пройдите путь пользователя вручную:
  • Повторите шаги, которые приводят к ошибке.
  • Проверьте параметры запроса, ответы модели, логи LLMTracer.
  • Используйте тестовые данные и сценарии.