from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser # 创建解析器实例 parser = CommaSeparatedListOutputParser() # 解析文本 text = "apple, banana, cherry" parsed_output = parser.parse(text) print(parsed_output) # 输出: ['apple', 'banana', 'cherry'] 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
from langchain.schema import BaseOutputParser class CustomOutputParser(BaseOutputParser): def parse(self, text: str): # 实现自定义解析逻辑 parts = text.split(", ") return { "name": parts[0], "age": int(parts[1]), "occupation": parts[2] } parser = CustomOutputParser() result = pa...
How to use the output-fixing parser | ️ LangChain 这个输出解析器包装了另一个输出解析器,如果第一个解析器失败,它会调用另一个 LLM 来修复任何错误。 OutputFixingParser (这个示例和上面的类似,感觉时重复的) 自定义输出解释器 How to create a custom Output Parser | ️ LangChain 有两种方法可以实...
classBooleanOutputParser(BaseOutputParser[bool]): """Custom boolean parser.""" true_val:str="YES" false_val:str="NO" defparse(self,text:str)->bool: cleaned_text=text.strip().upper() ifcleaned_textnotin(self.true_val.upper(),self.false_val.upper()): ...
为了与自定义Tool的输出相匹配,你需要创建一个自定义的OutputParser类。下面是一个简单的自定义OutputParser类示例: python from langchain.output_parsers import BaseOutputParser from pydantic import BaseModel class SumResult(BaseModel): result: int class MyCustomOutputParser(BaseOutputParser): def parse(self...
CustomOutputParser LangChain 的核心逻辑是 Agent,而 Agent 的执行逻辑其实非常简单,首先把问题和背景知识通过拼装到原始的 Prompt 中,然后发给 LLM ,让他返回一个做决策的“任务表”,然后由 OutputParser 处理这个任务表,它根据预设的格式,总结出 LLM 需要做的下一步行动,也就是选择某个 Tool 继续执行,还是就此...
使用langchain.output_parsers.StructuredOutputParser可以自动生成一个带有格式说明的提示。 这样就不需要担心提示工程输出格式的问题了,将这部分完全交给 Lang Chain 来执行,将LLM的输出转化为 python 对象。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 # 解析输出并获取结构化的数据 from langchain...
parser.parse(misformatted) 格式错误的原因是因为json文件需要双引号进行标记,但是这里用了单引号,此时利用该解析器进行解析就会出现报错,但是此时可以利用RetryWithErrorOutputParser进行修复错误,则会正常输出不报错。 from langchain.output_parsers import RetryWithErrorOutputParser from langchain.llms import OpenAI re...
from langchain.schemaimportStrOutputParser from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough from langchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitter from langchain.vectorstoresimportChroma 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 ...
由于LangChain 默认解析 ReAct 输出的脚本无法很好地识别 HuggingFace Pipeline 的生成结果,所以这里我们需要自己定义一个 custom_output_parser.py 脚本,用于将模型原始的输出结果转化为具体的行动(Action),例如如何匹配工具函数的输入数据。以一个简单的数学运算为例,可以看到Agent在理解用户问题后,将他拆分为多个行动,...