LangFlow-ൽ വിജയിക്കുന്നതും എന്നാൽ n8n പ്രൊഡക്ഷനിൽ പരാജയപ്പെടുന്നതുമായ 3 ടെസ്റ്റുകൾ
നിങ്ങൾ ഒരു LangFlow പ്രോട്ടോടൈപ്പ് നിർമ്മിച്ചു. എല്ലാ ടെസ്റ്റുകളും വിജയിച്ചു. നിങ്ങൾ ആ ഫ്ലോ പ്രൊഡക്ഷനായി n8n-ലേക്ക് മാറ്റി. എന്നാൽ ആദ്യത്തെ റൺ തന്നെ പരാജയപ്പെട്ടു.
ഇതൊരു ബഗ് അല്ല. ഇതൊരു പാറ്റേൺ ആണ്.
LangFlow ഒരു ഡെവലപ്മെന്റ് എൻവയോൺമെന്റ് ആണ്. നിങ്ങൾ അത് നിരീക്ഷിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് അത് കരുതുന്നു. പിശകുകളോടും (errors) റീട്രൈകളോടും (retries) അത് വിട്ടുവീഴ്ചാപരമായ സമീപനമാണ് സ്വീകരിക്കുന്നത്.
n8n ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ എൻജിനാണ്. ഇത് ആരും ശ്രദ്ധിക്കാതെ തനിയെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഓരോ നോഡും (node) കൃത്യമായ ഒരു ട്രാൻസാക്ഷൻ ആയിരിക്കണമെന്ന് അത് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഒരു പരാജയം നിങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ, വർക്ക്ഫ്ലോ നിലച്ചുപോകും.
പ്രോട്ടോടൈപ്പിൽ നിന്ന് പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ പരാജയപ്പെടുന്ന മൂന്ന് ടെസ്റ്റുകൾ താഴെ പറയുന്നവയാണ്.
- JSON Parsing LangFlow-ൽ, നിങ്ങൾ JSON ആവശ്യപ്പെടുന്നു. മോഡൽ ഒരു സ്ട്രിംഗ് (string) തിരികെ നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ അത് പാഴ്സ് (parse) ചെയ്യുന്നു. അത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
n8n-ൽ, മോഡൽ ചിലപ്പോൾ markdown fences, ഒരു പ്രീയാംബിൾ (preamble), അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ട്രെയിലിംഗ് കോമ (trailing comma) എന്നിവ ചേർച്ചേക്കാം. LangFlow ഇത്തരം ചെറിയ പിശകുകൾ അവഗണിക്കുന്നു. എന്നാൽ n8n അങ്ങനെയല്ല. JSON നോഡ് പരാജയപ്പെടുകയും മുഴുവൻ വർക്ക്ഫ്ലോയും നിലയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
പരിഹാരം: മികച്ച ഒരു പ്രോംപ്റ്റിനെ (prompt) മാത്രം ആശ്രയിക്കരുത്. ഒരു വാലിഡേഷൻ ലെയർ (validation layer) നിർമ്മിക്കുക. പാഴ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് markdown ഒഴിവാക്കാനും സ്ട്രിംഗ് ക്ലീൻ ചെയ്യാനും ഒരു യൂട്ടിലിറ്റി നോഡ് ഉപയോഗിക്കുക.
- Context Limits LangFlow-ൽ, നിങ്ങൾ 8,000 ടോക്കണുകളുള്ള (tokens) ഒരു ഡോക്യുമെന്റ് ടെസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. അത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. നിങ്ങൾ 12,000 ടോക്കണുകൾ പരീക്ഷിക്കുന്നു. അപ്പോഴും അത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
n8n-ൽ, നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ഫ്ലോ സ്റ്റേറ്റ് (state) ശേഖരിച്ചുവെക്കുന്നു. സബ്-വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, ഹിസ്റ്ററി, മെറ്റാഡാറ്റ എന്നിവ എല്ലാം കൂടി കൂടുന്നു. ഒറ്റപ്പെട്ടভাবে പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ വിജയിക്കുന്ന ഒരു ഡോക്യുമെന്റ്, ഒരു പൂർണ്ണമായ പൈപ്പ്ലൈനിന്റെ ഭാഗമാകുമ്പോൾ ലിമിറ്റ് മറികടന്നേക്കാം. അപ്പോൾ മോഡൽ ടെക്സ്റ്റ് മുറിച്ചുമാറ്റുകയും (truncate) നിങ്ങളുടെ ഔട്ട്പുട്ട് ഉപയോഗശൂന്യമാവുകയും ചെയ്യുന്നു.
പരിഹാരം: ഒരു കോൺടെക്സ്റ്റ് ബഡ്ജറ്റ് ചെക്കർ (context budget checker) നടപ്പിലാക്കുക. LLM കോളിന് മുമ്പ് നിങ്ങളുടെ ടോക്കണുകൾ അളക്കുക. ലിമിറ്റ് മറികടക്കുകയാണെങ്കിൽ, വ്യക്തമായ ഒരു എറർ സന്ദേശത്തോടെ വർക്ക്ഫ്ലോ നേരത്തെ തന്നെ അവസാനിപ്പിക്കുക.
- Transient Failures LangFlow-ൽ, ഒരു കോൾ പരാജയപ്പെട്ടാൽ നിങ്ങൾ വീണ്ടും "Run" ക്ലിക്ക് ചെയ്യുന്നു. അത് നെറ്റ്വർക്ക് തകരാർ കൊണ്ടാണെന്ന് നിങ്ങൾ കരുതുന്നു.
n8n-ൽ, പുലർച്ചെ 2 മണിക്ക് ഒരു കോൾ പരാജയപ്പെട്ടാൽ വർക്ക്ഫ്ലോ നിലച്ചുപോകും. "Run" ക്ലിക്ക് ചെയ്യാൻ അവിടെ ആരുമില്ല. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഒരു എറർ ക്യൂവിൽ (error queue) കുടുങ്ങിക്കിടക്കും.
പരിഹാരം: വെറുമൊരു റീട്രൈ (retry) മാത്രം ചേർക്കരുത്. exponential backoff ഉപയോഗിക്കുക. ഏറ്റവും പ്രധാനമായി, ഒരു dead-letter queue ഉപയോഗിക്കുക. ഇത് പരാജയപ്പെട്ട ഇൻപുട്ട് സേവ് ചെയ്തു വെക്കുന്നു, അങ്ങനെ നിങ്ങൾക്ക് പ്രശ്നം പരിഹരിച്ച് പിന്നീട് അത് വീണ്ടും റീപ്ലേ ചെയ്യാൻ സാധിക്കും.
പ്രോട്ടോടൈപ്പിൽ നിന്ന് പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് മാറുന്നതിനുള്ള സംഗ്രഹം: • ഓരോ LLM ഔട്ട്പുട്ടിനും ഒരു വാലിഡേഷൻ ലെയർ ചേർക്കുക. • ഓരോ കോളിന് മുമ്പും കോൺടെക്സ്റ്റ് ഉപയോഗം അളക്കുക. • dead-letter queue ഉൾപ്പടെയുള്ള റീട്രൈ സംവിധാനം നടപ്പിലാക്കുക.
പ്രോട്ടോടൈപ്പ് എന്നത് ഒരു സ്കെച്ച് മാത്രമാണ്. പ്രൊഡക്ഷൻ എന്നത് ഒരു കെട്ടിടമാണ്. ഇവ രണ്ടും തമ്മിൽ തെറ്റിദ്ധരിക്കരുത്.
Source: https://dev.to/qawalah/3-tests-that-pass-in-langflow-but-fail-in-n8n-production-22i7
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi