Model I/O ,主要是封装了用户与大模型之间的交互,包含了输入(prompts 输入提示)、模型交互(Models 模型)、输出(Output Parser输出解析器)三大部分。 概览 交互流程说明: 输入(prompts 输入提示),在LangChain中提供了对用户输入内容的prompts提示管理,在上图示例中,可以在提示中使用变量替代变化的内容。 模型调用(Mod...
这个链将接受输入变量,将它们传递给 Prompt 模板以创建提示,将提示传递给语言模型,然后通过(可选的)Output 解析器传递输出。 import { ChatOpenAI } from "langchain/chat_models/openai"; import { ChatPromptTemplate } from "langchain/prompts"; import { BaseOutputParser } from "langchain/schema/output_...
StructuredOutputParser, OutputFixingParser, } from "langchain/output_parsers"; dotenv.config() 生成数据 让我们从生成一些假数据开始,看看解析的可能性 定义输出 Schema 首先,需要告诉框架我们想要得到什么。 LangChain 支持使用名为Zod的库来定义预期的 Schema: const parser = StructuredOutputParser.fromZodSchema...
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...
function_call: { name: "output_formatter" }, }); const outputParser = new JsonOutputFunctionsParser(); const chain = prompt.pipe(functionCallingModel).pipe(outputParser); const response = await chain.invoke({ inputText: "My favorite albums are: 2001, To Pimp a Butterfly and Led Zeppelin...
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, ...
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" }); ...
LLMChain，由 PromptTemplate、LLM 和 OutputParser 组成。LLM 的输出一般为文本，OutputParser 用于让 ...
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 复制 # 解析输出并获取结构化的数据 from langchain.output_parsers import StructuredOutput...
1.3Output 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" }); ...