fromlangchain.output_parsersimportResponseSchema,StructuredOutputParserfromlangchain.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_openaiimportChatOpenAI# 定义响应的结构(JSON),两个字段 answer和source。response_schemas=[Resp
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...
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser from pydantic import BaseModel, Field class Joke(BaseModel): setup: str = Field(description="question to set up a joke") punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke") parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Joke...
"""Return dictionary representation of output parser.""" output_parser_dict = super().dict() output_parser_dict["_type"] = self._type return output_parser_dict 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. ...
chain = prompt | model | output_parser res = chain.invoke({"topic": "a cat"}) print(res) 丹尼尔:终于知道为啥叫chain了 蛋先生:继续? 丹尼尔:继续... 蛋先生:接下来这段代码可能有点长哦 from langchain_community.embeddings import QianfanEmbeddingsEndpoint ...
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...
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...
# 上文写的是:model | JsonOutputParser(),这里修改为: chain = model | JsonOutputParser() | _extract_country_names 再次执行 ➜ python3 test04.py [None, '', 'France', 'France', 'France', 'France', 'France', None, 'France', '', 'France', 'Spain', 'France', 'Spain', 'Fran...
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 =...