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...
我们调用ChatPromptTemplatee.from_template()函数将上面的提示模版字符template_string转换为提示模版prompt_template from langchain.prompts import ChatPromptTemplate prompt_template = ChatPromptTemplate.from_template(template_string) prompt_template.messages[0].prompt 可以看出,prompt_template有两个输入变量:style...
to_string()) parser.parse(output) Joke(setup='Why did the chicken cross the road?', punchline='To get to the other side!') 具体参见:Output parsers | ️ Langchain Chain链组件 更复杂的应用需要将LLM串联起来--要么相互串联,要么与其他组件串联。这时就需要用到Chain链组件。 LangChain为这种 "...
raise OutputParserException(f"Could not parse datetime string: {text}") from e # 使用自定义解析器 parser = CustomDatetimeOutputParser() # 解析文本 text = "2024-08-04 03:35:29" parsed_output = parser.parse(text) print(parsed_output) # 输出: 2024-08-04 03:35:29 1. 2. 3. 4. 5....
StringParser,JsonParser 等 将模型输出的AIMessage转化为string, json等易读格式 上述介绍了Langchain开发中常见的components,接下来将通过一简单案例将上述组件串起来,让大家更熟悉Langchain中的组件及接口调用。 03、小试牛刀 理解,首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板,当获取到模板后进行模板加...
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...
classBaseOutputParser(BaseModel,ABC,Generic[T]):@abstractmethod defparse(self,text:str)->T:"""Parse the outputofanLLMcall.Amethod which takesinastring(assumed outputofa language model)and parses it into some structure.Args:text:outputoflanguage modelReturns:structured output""" ...
import { StringOutputParser } from "langchain/output_parsers"; // ... const chain = prompt .pipe(model) .pipe(new StringOutputParser()) .pipe(new JsonOutputFunctionsParser({ diff: true })); const stream = await chain.stream({ foo: "bears", }); for await (const chunk of stream) ...
output = model(response.to_string()) output_parser.parse(output) 用于提供给聊天模型(就像这里openAI的模型一样)时,用format_prompt方法。 响应的结构代码 在定义响应的结构代码这里, name是定义的响应结构的名称, description则是对于name的描述,也就是说在name这个范围内,应该要做出什么样的响应。
class BaseOutputParser(BaseModel, ABC, Generic[T]): @abstractmethod def parse(self, text: str) -> T: """Parse the output of an LLM call. A method which takes in a string (assumed output of a language model ) and parses it into some structure. ...