使用输出解析器PydanticOutputParser 后续是常规操作:生成prompt、调用LLM执行、将输出按照Parser解析 示例2:比如给LLM一段书籍的介绍,让他按照指定的格式总结输出。 fromtypingimportListfromlangchain.output_parsersimportPydanticOutputParserfromlangchain.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain.schemaimportHumanMessagefro...
from langchain.output_parsers import DatetimeOutputParser from datetime import datetime # 创建解析器实例 class CustomDatetimeOutputParser(DatetimeOutputParser): def parse(self, text: str) -> datetime: try: # 自定义日期时间格式 return datetime.strptime(text, "%Y-%m-%d %H:%M:%S") except ValueError...
RetryOutputParser: 包含了输出解析器,当解析失败是,会继续调用模型重新解析。 OutputFixingParser: 功能基本同RetryOutputParser - StructuredOutputParser: 根据提前定义的返回字段,进行解析,底层就是调用json的解析方式,然后判断对应的变量是否在json结果中。 output_parsers的通用函数说明 几乎所有的output类都包含一个Ba...
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...
frompydanticimportBaseModel,Field# 从pydantic库中导入BaseModel和Field,用于定义数据模型fromtypingimportList# 从typing模块导入List,用于定义列表类型fromlangchain.output_parsersimportPydanticOutputParser# 导入LangChain的PydanticOutputParser,用于解析模型输出fromlangchain.promptsimportPromptTemplate# 导入LangChain的Prompt...
OutputParsers 将LLM的原始输出转换为可在下游使用的格式。其中主要的OutputParsers类型包括: 将LLM的文本转换为结构化信息(例如 JSON) 将ChatMessage 转换为纯字符串 将调用返回的除消息外的额外信息(例如 OpenAI 函数调用)转换为字符串。 fromlangchain.schemaimportBaseOutputParserclassCommaSeparatedListOutputParser(Bas...
langchain中的output parsers 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: classBaseOutputParser(BaseModel,ABC,Generic[T]):@abstractmethoddefparse(self,text:str)->T:"""Parse the output of an LLM...
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser llm = Ollama(model="llama3:8b") ## 提示词输入 messages = [ SystemMessage(content="Translate the following from English into Italian"), HumanMessage(content="hi!"),
这里要理解的最有用的概念是 OutputParsers 的概念。OutputParsers 负责指定语言模型应响应的模式,然后将其原始文本输出解析为该结构化格式。 使用这些进行提取的方法是在 OutputParser 中定义要提取的信息的架构。然后,您将创建一个 PromptTemplate,它接收原始文本 blob,并附有以指定格式提取信息的说明。
使用输出解析器PydanticOutputParser 后续是常规操作:生成prompt、调用LLM执行、将输出按照Parser解析 示例2:比如给LLM一段书籍的介绍,让他按照指定的格式总结输出。 fromtypingimportListfromlangchain.output_parsersimportPydanticOutputParserfromlangchain.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain.schemaimportHumanMessagefro...