rating: Annotated[Optional[int], None, "How funny the joke is, from 1 to 10"] 若llm 是gpt-3.5-turbo,可成功得到输出,若是gpt-4o-mini则会报错。gpt-4o-mini 也具备function call与tool use的能力,但是能力逊色一些。 llm_turbo.with_structured_
基于工具的模式(默认模式): 适用于支持结构化输出或函数调用的LLM,该模式通过LLM的内置with_structured_output功能实现工具调用。工具规范定义了标准化的输出格式,确保实体和关系提取过程的结构化和规范化。该实现方式在图左侧展示,包含了Node和Relationship类的核心代码实现。 基于提示的模式(备选模式): 针对不支持工具...
我们使用with_structured_output方法将上述定义的结构化数据模型应用到语言模型上: structured_llm = llm.with_structured_output(TranslationErrorReport) 步骤七:组合提示模板和结构化语言模型 将提示模板和结构化语言模型组合在一起,形成一个完整的处理链条 chain = prompt | structured_llm 数据输入和评估 步骤八:输入...
fromlangchain.chat_modelsimportAzureChatOpenAIfromlangchain.promptsimportChatPromptTemplate# from langchain.chat_models import ChatOpenAI #直接访问OpenAI的GPT服务# To control the randomness and creativity of the generated# text by an LLM, use temperature = 0.0chat = AzureChatOpenAI(temperature=0.0, de...
with_structured_output: 当需要强制 LLM 输出与特定模式匹配的信息时使用,适用于信息提取任务。 bind_tools: 更通用,可以选择特定工具或多个工具,适用于需要 LLM 灵活响应的场景,如代理应用中选择要调用的工具并响应用户。 总结 随着LLM 不断进化,我们可以预见,将原生工具调用功能引入 LLM 的趋势将继续。LangChain...
)structured_llm=llm.with_structured_output(Joke,method="json_schema")joke=awaitstructured_llm.ainvoke("What is the powerhouse of the cell?")print(joke)print(callback.outputs) mlflow server Stack trace tests/integration/usage/test_custom_callback.py 2025/03/11 12:21:47 WARNING mlflow.tracing....
解析器(Parsers):用于对大模型的输出进行解析,解析成更结构化的格式,如将大模型返回的json格式结果(用markdown标记)解析成Python的词典对象。LangChain中通过ResponseSchema, StructuredOutputParser实现。 我们开发LLM应用,往往都是这样的流程:重复提示模型,解析模型输出,LangChain基于此提供了更简洁优雅的封装。
structured output """defparse_with_prompt(self,completion:str,prompt:PromptValue)->Any:"""Optional method to parse the output of an LLM call with a prompt. The prompt is largely provided in the event the OutputParser wants to retry or fix the output in some way, and needs information fro...
Langchain通过chain将各个组件进行链接,以及chain之间进行链接,用于简化复杂应用程序的实现。其中主要有LLMChain、Sequential Chain以及Route Chain。 2.3.1 LLMChain 最基本的链为LLMChain,由PromptTemplate、LLM和OutputParser组成。LLM的输出一般为文本,OutputParser用于让LLM结构化输出并进行结果解析,方便后续的调用。
解析器(Parsers):用于对大模型的输出进行解析,解析成更结构化的格式,如将大模型返回的json格式结果(用markdown标记)解析成Python的词典对象。LangChain中通过ResponseSchema, StructuredOutputParser实现。 我们开发LLM应用,往往都是这样的流程:重复提示模型,解析模型输出,LangChain基于此提供了更简洁优雅的封装。