output_dict = output_parser.parse(response.content)print(output_dict) 通过ResponseSchema来定义输出的格式,最终生成的format_instructions如下,就是让模型输出用markdown标记的json。这个可以算是LangChain的价值所在,LangChain可以持续升级优化这些输出,我们只需要跟着升级。 The output should be a markdown code sni...
fromlangchain.output_parsersimportResponseSchema,StructuredOutputParserfromlangchain.promptsimportPromptTemplatefromlangchain_openaiimportChatOpenAI# 定义响应的结构(JSON),两个字段 answer和source。response_schemas=[ResponseSchema(name="answer",description="answer to the user's question"),ResponseSchema(name="s...
fromlangchain.output_parsersimportResponseSchemafromlangchain.output_parsersimportStructuredOutputParsergift_schema=ResponseSchema(name="gift",description="该商品是作为礼物送给别人的吗?\如果是,则回答 True,如果否或未知,则回答 False。")delivery_days_schema=ResponseSchema(name="delivery_days",description="产...
"""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. ...
text: output of language model Returns: structured output """defparse_with_prompt(self,completion:str,prompt:PromptValue)->Any:"""Optional method to parse the output of an LLM call with a prompt. The prompt is largely provided in the event the OutputParser wants ...
The prompt is largely provided in the event the OutputParser wants to retry or fix the output in some way, and needs information from the prompt to do so. Args: completion: output of language model prompt: prompt value Returns: structured output ...
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。 RetryOutputParser: 在遇到异常时再次尝试以获得更好的响应。 使用示例: 代码语言:python
output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas) 1. 2. 3. 4. 5. 我们现在得到了一个字符串,其中包含响应应如何格式化的指令,然后我们将其插入到我们的提示中。 format_instructions = output_parser.get_format_instructions() ...
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。 下面通过代码来逐步讲解。 搭建环境 由于众所周知的原因,访问ChatGPT困难重重,特别是调用其API,想付费都无比艰难。所以这里推荐去申请微软的Azure(...
Output Parser 通常我们希望Language Model的输出是固定的格式,以支持我们解析其输出为结构化数据,LangChain将这一诉求所需的功能抽象成了Output Parser这一组件,并提供了一系列的预定义Output Parser,如最常用的Structured output parser, List parser,以及在LLM输出无法解析时发挥作用的Auto-fixing parser和Retry parser...