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...
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...
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser ... prompt = ChatPromptTemplate.from_template("tell me a short joke about {topic}") output_parser = StrOutputParser() chain = prompt | model | output_parser res = chain.invoke({"...
price_value:提取有关价值或价格的任何句子,\并将它们输出为逗号分隔的 Python 列表。文本:{text}{format_instructions}""" 在review_template_2中除了一个{text}变量以为,我们还增加了一个{format_instructions}变量,该变量是输出解析器output_parser创建的prompt, 它的作用就是告诉LLM如何提取text中的格式化数据: ...
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: ...
输出解析器 Output Parsers 语言模型输出内容是文本格式,但是开发AI应用的时候,我们希望能拿到的是格式化的内容,例如结果转成目标对象、JSON、数组等,方便程序处理。这就需要 LangChain 提供的输出解析器(Output Parser)格式化模型返回的内容。 输出解析器作用是用于格式化语言模型返回的结果。一个输出解析器必须实现两种必...
使用LangChain链接PromptTemplate + LLM + OutputParser 使用LangSmith调试和跟踪您的应用程序 使用LangServe部署您的应用程序 这是一些需要涵盖的内容!让我们开始吧。 目标 在本文档中,我们将构建一个应用程序,实现:利用大语言模型,将用户输入从一种语言翻译成另一种语言。
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...
通过定义所需的输出模式,LangChain会生成格式指令,指导语言模型以特定格式生成其输出。然后,可以使用 output_parser.parse 方法轻松将此结构化输出解析为 Python 字典,从而允许您提取信息,例如该物品是否是礼物、交货时间以及有关产品价值或价格的任何评论。
fromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_openaiimportOpenAI# 初始化语言模型model = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.0)# 创建解析器fromlangchain.output_parsersimportCommaSeparatedListOutputParser output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()# 提示模板template =...