为了方便起见,某些 LangChain 聊天模型支持 .with_structured_output() 方法。此方法只需要一个架构作为输入,并返回一个字典或 Pydantic 对象 。通常,此方法仅在支持下面介绍的某些高级方法的模型上存在,并且会在内部使用其中之一。它负责导入合适的输出解析器并将架构格式化为模型所需的正确格式。 补充:在2024.8 的更...
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...
(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')# <...
我正在经历同样的问题。
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...
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。该实现方式在图左侧展示,包含了Node和Relationship类的核心代码实现。
经过进一步的调查，我发现ChatMistralAI期望使用Pydantic V1模型，而langchain默认安装了Pydantic V2。可以...
图检索器首先识别输入中的相关实体。为了简化,我们指导 LLM 识别人物、组织和地点。为了实现这一点,我们将使用 LCEL 配合新加入的with_structured_output方法。 # 从文本中提取实体 class Entities(BaseModel): """识别实体相关信息。""" names: List[str] = Field( ...
为了实现这一点,我们将使用 LCEL 配合新加入的 with_structured_output 方法。 让我们来实际测试一下: 很好,现在我们能够在问题中识别出实体,接下来我们将使用全文索引将这些实体映射到知识图谱中。首先,我们需要定义一个全文索引,并创建一个函数来生成全文查询,这个查询允许一定程度的拼写错误,这里我们不详细...