结构化输出 Structured Output .with_structured_output() 原始提示 Raw Prompting JSON 模式 工具调用 Tool Calling 以下内容来自 LangChain 官网:Conceptual guide | ️ LangChain 对比OpenAI 的结构化输出: 王几行XING:OpenAI API response_format 例子 1:解数学方程 王几行XING:OpenAI API response_format 例子...
LLM Graph Transformer实现了两种不同的文档图谱生成模式,分别针对不同场景下的LLM应用进行了优化: 基于工具的模式(默认模式):适用于支持结构化输出或函数调用的LLM,该模式通过LLM的内置with_structured_output功能实现工具调用。工具规范定义了标准化的输出格式,确保实体和关系提取过程的结构化和规范化。该实现方式在图左...
with_structured_output(schema=Data) text = "我的名字叫吴磊,我有一头黑色的短发,我身高一米六五。张序言有和我的一样的头发颜色,她身高一米七三。" runnable.invoke({"text": text}) 【输出】 Data(people=[Person(name='吴磊', hair_color='black', height_in_meters='1.65'), Person(name='张...
除了tool_calls,LangChain 还提供了 with_structured_output() 接口,用于从模型获取结构化输出。这与工具调用密切相关,但在大多数支持它的模型中,它是在工具调用的基础上构建的。 选择指南 with_structured_output: 当需要强制 LLM 输出与特定模式匹配的信息时使用,适用于信息提取任务。 bind_tools: 更通用,可以选择...
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。
langchain之超强推理批量提取信息(extraction structured output) - 黎明的太阳🌞于20240409发布在抖音,已经收获了153个喜欢,来抖音,记录美好生活!
根据此概述,我需要的 with_structured_output方法尚未针对 AWS Bedrock上的模型实现,这就是为什么我正在寻找解决方法或任何方法来复制此功能。 有人找到解决此问题的方法吗?python langchain amazon-bedrock claude 1个回答 1投票 我在这两篇博文中找到了解决方案:here和here。关键是使用 instructor 包,它是 py...
(BaseModel):answer:strclassAnswer2(BaseModelV2):"""The answer."""answer:strfromlangchain_openaiimportChatOpenAImodel=ChatOpenAI()model.with_structured_output(Answer).invoke('the answer is foo')# <-- Returns pydantic objectmodel.with_structured_output(Answer2).invoke('the answer is foo')# <...
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。
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。