input_variables=["subject"],partial_variables={"format_instructions":format_instructions+"用中文回答"})_input=prompt.format(subject="水果")output=model(_input)print(output)print(output_parser.parse(output)) 我们在format_
partial_variables={"format_instructions":self.format_instructions}, template=self.template ) defformat_chat_prompt(self,message): prompt="" forturninself.chat_history: user_message,bot_message=turn prompt=f"{prompt}\nUser:{user_message}\nAssistant:{bot_message}" ...
response_schemas = [gift_schema, delivery_days_schema, price_value_schema]# Create the output parseroutput_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas) format_instructions = output_parser.get_format_instructions()print(format_instructions)# OutputThe output should be a markdo...
PREFIX = """Answer the following questions as best you can. You have access to the following tools:""" FORMAT_INSTRUCTIONS = """Use the following format: Question: the input question you must answer Thought: you should always think about what to do Action: the action to take, should be...
get_format_instructions() -> str:一种返回字符串的方法,该字符串包含有关如何格式化语言模型输出的说明。 parse(str) -> Any:一种接收字符串(假设是语言模型的响应)并将其解析为某种结构的方法。 然后是一个可选的: parse_with_prompt(str) -> Any:一种方法,它接受一个字符串(假设是来自语言模型的响应)...
Format instructions: {format_instructions} ''' 好了,我们有了漂亮的查询。 下面,我们将看到 LangChain 如何自动填充{format_instructions}占位符。 4、Pydantic (JSON) 解析器 为了告诉 LangChain 我们需要将文本转换为 Pydantic 对象,我们需要首先定义Reservation对象。 那么,让我们直接进入: ...
通过ResponseSchema来定义输出的格式,最终生成的format_instructions如下,就是让模型输出用markdown标记的json。这个可以算是LangChain的价值所在,LangChain可以持续升级优化这些输出,我们只需要跟着升级。 The output should be a markdown code snippet formattedinthe following schema, ...
当你使用提示时，还需要适当的指令来告诉 LLM 如何响应 —— 所有输出解析器都配备了 get_format_instructions 方法来获取这些指令。他们还围绕输出解析器设计了更高级的功能，例如允许它们在生成时流式传输部分结果，以改善用户体验。这包括从结构化格式（如 JSON、XML 和 CSV）中流式传输部分结果。在输出解析方面，...
get_format_instructions:返回指导如何格式化语言模型输出的字符串,指导如何构建和组织回答。 parse:接受一个字符串(语言模型输出),将其解析为特定的数据结构或格式。 parse_with_prompt:可选方法,接受一个字符串(语言模型输出)和一个提示(生成输出的提示),将其解析为特定数据结构。
defget_format_instructions(self) ->str:return("Your response should be a list of comma separated values, ""eg: `foo, bar, baz`") get_format_instructions是告诉LLM以什么样的格式进行数据的返回。 就是把LLM的输出用逗号进行分割。 下面是一个基本的使用例子: ...