with_structured_output方法是 LangChain 中的一个强大功能,它允许你引导大规模语言模型依据提供的模式生成结构化的响应。 这就像给LLM一个设计图,让它按照特定格式回复。 这种方法在使用像OpenAI和Anthropic这样的支持JSON输出或结构化API的大模型时特别有效。 不过,如果模型本身不支持这些特性,你需要使用输出解析工具,例...
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。 基于提示的模式(备选模式): 针对不支持工具...
"""setup:str=Field(description="笑话的铺垫")punchline:str=Field(description="笑话的笑点")rating:Optional[int]=Field(description="笑话的搞笑程度,从1到10")structured_llm=llm.with_structured_output(Joke)structured_llm.invoke("给我讲个关于猫的笑话")Joke(setup='为什么猫坐在电脑上?',punchline='为...
(person); // // 底层 api ChatLanguageModel // // 注意设置好参数 userMessage里面没有提到相关信息 或者是 required中没有写 多注意 // // ResponseFormat中jsonSchema写法 参考 https://docs.langchain4j.dev/tutorials/structured-outputs#using-json-schema-with-chatlanguagemodel // // 需要注意早tool...
structured_llm = llm.with_structured_output(TranslationErrorReport) 步骤七:组合提示模板和结构化语言模型 将提示模板和结构化语言模型组合在一起,形成一个完整的处理链条 chain = prompt | structured_llm 数据输入和评估 步骤八:输入数据并调用链条进行评估 ...
langchain ``` HuggingFaceEndpoint无法使用with_structured_output,因为模型加载超时, ```我正在经历同样...
是的，我遇到了和你一样的这个问题。即使没有使用with_structured_output,with_config也无法传播参数。你...
(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')# <...
)structured_llm=llm.with_structured_output(Joke,method="json_schema")joke=awaitstructured_llm.ainvoke("What is the powerhouse of the cell?")print(joke)print(callback.outputs) mlflow server Stack trace tests/integration/usage/test_custom_callback.py 2025/03/11 12:21:47 WARNING mlflow.tracing....
langchain ``` HuggingFaceEndpoint无法使用with_structured_output,因为模型加载超时, ```我正在经历同样...