output_parser = CommaSeparatedListOutputParser() parser_instructions = output_parser.get_format_instructions()# 查看解析器的指令内容print(parser_instructions) final_prompt = prompt.invoke({"cityName":"南京","viewPointNum":3,"parser_instructions": parser_instructions}) model = ChatOpenAI(model="gpt...
DatetimeOutputParser: 将文本转成成datetime格式"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"。 EnumOutputParser: 将文本串解析为枚举类型。 SimpleJsonOutputParser: 将文本串简单处理后(去除前面的```等符号), 转换为json格式。 CommaSeparatedListOutputParser: 将文本串通过’, ‘分隔,转为list格式返回。 OutputFunctionsParser: ...
YamlOutputParser 解析器将自动解析输出 YAML 并使用数据创建 Pydantic 模型。 解析错误时重试 How to retry when a parsing error occurs | ️ LangChain OutputFixingParser 输出不仅格式不正确,而且部分完整,使用这个 fix_parser = OutputFixingParser.from_llm(parser=parser, llm=ChatOpenAI()) RetryOutputPars...
1.CommaSeparatedListOutputParser 这个解析器将逗号分隔的文本转换为列表。 from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser # 创建解析器实例 parser = CommaSeparatedListOutputParser() # 解析文本 text = "apple, banana, cherry" parsed_output = parser.parse(text) print(parsed_output) #...
输出解析器(OutputParser)是 LangChain 中的一种工具,用于帮助将语言模型的文本响应转化为实用的格式化输出。 2. OutputParser的用途是什么? 输出解析器有两个主要用途: 将非结构化文本转换为结构化数据。例如,将文本解析为 JSON 或 Python 对象。 向提示词注入指令,指导语言模型如何格式化响应。解析器可以提供一个...
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。
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...
print(output) print(output_parser.parse(output)) 我们可以得到下面的输出: Apple, Orange, Banana, Grape, Watermelon, Strawberry, Pineapple, Peach, Mango, Cherry ['Apple', 'Orange', 'Banana', 'Grape', 'Watermelon', 'Strawberry', 'Pineapple', 'Peach', 'Mango', 'Cherry'] ...
DatetimeOutputParser: 将 LLM 输出解析为日期时间格式 PydanticOutputParser: 指定任意JSON模式并查询 LLM 以获得符合该模式的 JSON 输出。 StructuredOutputParser:返回有多个文本字段的数据结构 OutputFixingParser: 包装一个额外的输出解析器,如果第一个解析器失败,它会调用另一个 LLM 来修复任何错误。
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。