output_parsers import JsonOutputParser from langchain_openai.chat_models import ChatOpenAI async def main(): model = ChatOpenAI( model="gpt-3.5-turbo", ) chain = ( model | JsonOutputParser() ) # Due to a bug in
fromlangchain.output_parsersimportResponseSchema,StructuredOutputParserfromlangchain.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_openaiimportChatOpenAI# 定义响应的结构(JSON),两个字段 answer和source。response_schemas=[ResponseSchema(name="answer",description="answer to the user's question"),ResponseSchema(name="s...
Output parser负责获取模型的输出并将其转换为更适合下游任务的格式。 json xml csv OutputFixing RetryWithError Pydantic YAML PandasDataFrame Enum Datetime Structured Output parsers json from langchain_core.prompts import PromptTemplate from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser json_prompt =...
LangChain 的 OutputParser 是一种强大工具,用于将大模型的原始输出转换为结构化、可操作的数据格式,如 JSON 或 Python 对象。本文介绍了 OutputParser 的核心功能、应用场景及其在实际业务中的实现方法,包括使用 JsonOutputParser 和 Pydantic 定义数据结构,从而高效格式化输出内容以满足业务需求。 1. 什么是输出解析器...
LangChain-02 JsonOutputParser 简介:LangChain-02 JsonOutputParser 安装依赖 pip install --upgrade --quiet langchain-core langchain-community langchain-openai• 1 我在环境变量中配置了,所以后续在代码中可以省略这个参数。 export OPENAI_API_KEY="sk-UkyBxxxx"export OPENAI_API_BASE="https://wzk......
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParserfrom langchain_core.prompts import PromptTemplatefrom langchain_openai import ChatOpenAIllm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.5, max_tokens=200)summarizing_prompt_template = """输出为 JSON 格式,包含字段 content、summary。
langchain中所有的output parsers都是继承自BaseOutputParser。这个基础类提供了对LLM大模型输出的格式化方法,是一个优秀的工具类。 我们先来看下他的实现: class BaseOutputParser(BaseModel, ABC, Generic[T]): @abstractmethod def parse(self, text: str) -> T: ...
BaseOutputParser 是一个基础的类,可能被其他特定的输出解析器继承,以实现特定语言模型的输出解析。 这个类使用了Python的ABC模块,表明它是一个抽象基类(Abstract Base Class),不能被直接实例化,而是需要子类继承并实现抽象方法。 Generic[T] 表示这个类是一个泛型类,其中T 是一个类型变量,它表示解析后的输出数据的...
output = model(_input.to_string()) # We parse the output reservation = parser.parse(output) 太棒了,让我们通过迭代每个元素来打印reservation字段(和数据类型): for parameter in reservation.__fields__: print(f"{parameter}: {reservation.__dict__[parameter]}, {type(reservation.__dict__[paramete...
BaseOutputParser 是一个基础的类,可能被其他特定的输出解析器继承,以实现特定语言模型的输出解析。 这个类使用了Python的ABC模块,表明它是一个抽象基类(Abstract Base Class),不能被直接实例化,而是需要子类继承并实现抽象方法。 Generic[T] 表示这个类是一个泛型类,其中T 是一个类型变量,它表示解析后的输出数据的...