链式调用LLMs时出现KeyError: 'analysis'的原因排查

你的KeyError: 'analysis'大概率是因为链的上下文传递逻辑出错，具体有两种核心可能：

• 情况1：错误发生在搜索工具调用阶段
  如果extract_chain的执行没有正确生成包含analysis键的上下文。比如extract_chain期望接收字典格式的输入（比如包含query键），但你调用链时传入的是纯字符串查询，导致{"analysis": extract_chain}这个RunnableMap步骤无法生成预期的{"analysis": 结果}字典，后续lambda访问x["analysis"]自然找不到键。

• 情况2：错误发生在最终的search_chain执行阶段
  这是更常见的原因：你第二个步骤用了{"search_results": lambda x: search_tool.run(x["analysis"])}这种RunnableMap结构，它的输出只会保留search_results这一个键，之前的analysis键会被丢弃。而search_chain的search_prompt大概率需要同时使用analysis（拆解后的子查询）和search_results（搜索结果）两个变量，此时上下文里没有analysis，就会触发KeyError。

方法1：使用RunnablePassthrough.assign保留上下文 #

assign方法会在原有上下文基础上添加新键，不会丢弃之前的内容：

from langchain_core.runnables import RunnablePassthrough

search_tool = DuckDuckGoSearchRun()

extract_chain = (
    extract_prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

search_chain = (
    search_prompt
    | llm
    | StrOutputParser()
)

# 用assign逐步添加键，保留所有上下文
chain = RunnablePassthrough.assign(analysis=extract_chain) | RunnablePassthrough.assign(search_results=lambda x: search_tool.run(x["analysis"])) | search_chain

方法2：显式保留analysis键 #

在第二个RunnableMap中同时声明analysis和search_results，确保两个键都传递到后续链：

chain = {"analysis" : extract_chain} | {"analysis": lambda x: x["analysis"], "search_results": lambda x: search_tool.run(x["analysis"])} | search_chain

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Q_Q_