将LLM输出字符串解析为Python字典 要解析输出结果中的格式化数据,我们需要定义ResponseSchema变量,这里我们需要解析3个变量gift、delivery_days和price_value,所以需要定义3个ResponseSchema,最后把它们打包在一起放在list中: fromlangchain.output_parsersimportResponseSchemafromlangchain.output_parsersimportStructuredOutputPars...
简介:【5月更文挑战第19天】LangChain是一个Python库,简化了与大型语言模型(LLM)如GPT-3.5-turbo的交互。通过ChatOpenAI类,开发者可以创建确定性输出的应用。提示词是指导LLM执行任务的关键,ChatPromptTemplate允许创建可重用的提示模板。输出解析器如StructuredOutputParser将模型的响应转化为结构化数据,便于应用处理。La...
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...
使用 LangChain 的 ResponseSchema 和 StructuredOutputParser,您可以定义语言模型的预期输出格式,并从客户评论中提取相关信息。 代码语言:python 代码运行次数:3 运行 AI代码解释 fromlangchain.output_parsersimportResponseSchema,StructuredOutputParser# Define the expected output schemagift_schema=ResponseSchema(name="...
output_parser_dict["_type"] = self._type return output_parser_dict BaseOutputParser 是一个基础的类,可能被其他特定的输出解析器继承,以实现特定语言模型的输出解析。 这个类使用了Python的ABC模块,表明它是一个抽象基类(Abstract Base Class),不能被直接实例化,而是需要子类继承并实现抽象方法。
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。
A method which takes in a string (assumed output of a language model ) and parses it into some structure. Args: text: output of language model Returns: structured output """ def parse_with_prompt(self, completion: str, prompt: PromptValue) -> Any: ...
BaseOutputParser 是一个基础的类,可能被其他特定的输出解析器继承,以实现特定语言模型的输出解析。 这个类使用了Python的ABC模块,表明它是一个抽象基类(Abstract Base Class),不能被直接实例化,而是需要子类继承并实现抽象方法。 Generic[T] 表示这个类是一个泛型类,其中T 是一个类型变量,它表示解析后的输出数据的...
使用langchain.output_parsers.StructuredOutputParser可以自动生成一个带有格式说明的提示。 这样就不需要担心提示工程输出格式的问题了,将这部分完全交给 Lang Chain 来执行,将LLM的输出转化为 python 对象。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 解析输出并获取结构化的数据 from langchain.output_...
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。 下面通过...