from langchain_core.output_parsers import PydanticToolsParser from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field class add(BaseModel): """将两个整数相加。""" a: int = Field(..., description="第一个整数") b: int = Field(..., description="第二个整数") class multiply(BaseModel)...
1.3 Output parsers 语言模型可以输出文本或富文本信息,但很多时候,我们可能想要获得结构化信息,比如常见的JSON结构可以和应用程序更好的结合。LangChain封装了一下几种输出解析器: 一个自定义列表的解析器案例: ... const parser = new CustomListOutputParser({ length: 3, separator: "\n" }); const chain ...
const ragChain = RunnableSequence.from([ { context: retriever.pipe(formatDocumentsAsString), question: new RunnablePassthrough(), }, prompt, llm, new StringOutputParser(), ]); let response = ""; // Billed Duration: 11580 ms for await (const chunk of await ragChain.stream( "What is task...
Cloud Studio代码运行 from langchain.schemaimportStrOutputParser from langchain.schema.runnableimportRunnablePassthrough defformat_docs(docs):return"\n\n".join(doc.page_contentfordocindocs)rag_chain=({"context":retriever|format_docs,"question":RunnablePassthrough()}|prompt|llm|StrOutputParser()) 代码...
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...
让我们在 JS 文件顶部导入所需的依赖项 import dotenv from 'dotenv' import { z } from "zod"; import { OpenAI } from "langchain/llms/openai"; import { PromptTemplate } from "langchain/prompts"; import { StructuredOutputParser, OutputFixingParser, ...
1.3 Output parsers 语言模型可以输出文本或富文本信息,但很多时候,我们可能想要获得结构化信息,比如常见的 JSON 结构可以和应用程序更好的结合。LangChain 封装了一下几种输出解析器: 名称中文名解释BytesOutputParser字节输出转换为二进制数据CombiningOutputParser组合输出组合不同的解析器CustomListOutputParser自定义列表...
I'm Dosu, and I'm helping the langchainjs team manage their backlog. I wanted to let you know that we are marking this issue as stale. From what I understand, the issue is related to the prompt for the structured output parser having invalid JSON examples due to double brackets, ...
langchain 包装了对于大模型应用开发,常用的一些东西(prompts,language models,output parser) 可以方便我们基于大模型应用的开发,同时langchain 也提供了js 版本的 说明 对于有基于大模型进行应用开发的langchain 是一个值得试用的框架,同时官方也整理了不少langchain 可以应用的案例 ...
1from langchain.utils.mathimport cosine_similarity2from langchain_core.output_parsersimport StrOutputParser3from langchain_core.promptsimport PromptTemplate4from langchain_core.runnablesimport RunnableLambda, RunnablePassthrough5from langchain_openaiimport ChatOpenAI, OpenAIEmbeddings67# Two prompts8physics_...