Action specifying what tool to use."""full_inputs = self.get_full_inputs(intermediate_steps, **kwargs) full_output= self.llm_chain.predict(**full_inputs)returnself.output_parser.parse(full_output) (1)构建输入参数 (2)调用LLM(openai)获取输出结果 (3)解析结果,在这里就是根据返回结果判断是A...
output_parsers import RegexParser from langchain.prompts import PromptTemplate template = """请你根据文档,生成一些提问 文档格式: <文档开始> ... <文档结束> QUERY: query here ANSWER: answer here 提的问题必须是文档中显而易见的,开始! <文档开始> {doc} <文档结束>""" output_parser = Regex...
output_parser=output_parser, stop=["\nObservation:"], allowed
RegexParser/RegexDictParser: 通过正则解析模型输出的结果,可以是单个正则解析,也可以是对字段格式中的每个结果进行正则解析。 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...
output_parsers.regex.RegexParser Parse the output of an LLM call using a regex. output_parsers.regex_dict.RegexDictParser Parse the output of an LLM call into a Dictionary using a regex. output_parsers.retry.RetryOutputParser Wrap a parser and try to fix parsing errors. output_parsers.retry...
langchain4j提供了多个开箱即用的DocumentSplitter实现,比如DocumentByParagraphSplitter、DocumentByLineSplitter、DocumentBySentenceSplitter、DocumentByWordSplitter、DocumentByCharacterSplitter、DocumentByRegexSplitter以及递归的DocumentSplitters.recursive(…)。它们可以通过如下方式配合在一起工作: ...
langchain4j提供了多个开箱即用的DocumentSplitter实现,比如DocumentByParagraphSplitter、DocumentByLineSplitter、DocumentBySentenceSplitter、DocumentByWordSplitter、DocumentByCharacterSplitter、DocumentByRegexSplitter以及递归的DocumentSplitters.recursive(...)。它们可以通过如下方式配合在一起工作: ...
So I tried to use RegexParser with a custom prompt as shown in the documentation, but I still get the same error. Here is the example: from langchain.output_parsers import RegexParser output_parser = RegexParser( regex=r"(.?)\nScore: (.)", output_keys=["answer", "score"], ) pro...
| StrOutputParser() | RunnableLambda(anonymizer.deanonymize) ) 该方法从矢量数据库中检索原始上下文,即时将其匿名化,然后执行与之前相同的匿名化和去匿名化步骤。 小结 在这篇博文中,我们探讨了在使用 LLM 构建问答系统时保护私人数据的解决方案。通过使用 LangChain 和 Presidio 库,我们可以创建一个安全且可定制...
polish_id_pattern=Pattern(name="polish_id_pattern",regex="[A-Z]{3}\d{6}",score=1,)time_pattern=Pattern(name="time_pattern",regex="(1[0-2]|0?[1-9]):[0-5][0-9] (AM|PM)",score=1,)polish_id_recognizer=PatternRecognizer(supported_entity="POLISH_ID",patterns=[polish_id_pattern...