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...
在LangChain 0.2中,提示词模板的输出解析器(Output Parser)是用于将生成模型(如GPT-3、GPT-4)输出的文本转换为结构化数据的组件。它们在构建更复杂和精确的自然语言处理应用时非常有用。 一、什么是输出解析器 输出解析器是一个类或函数,用于处理生成模型的输出。它接受生成的文本并将其转换为所需的结构化格式,...
DatetimeOutputParser: 将文本转成成datetime格式"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ"。 EnumOutputParser: 将文本串解析为枚举类型。 SimpleJsonOutputParser: 将文本串简单处理后(去除前面的```等符号), 转换为json格式。 CommaSeparatedListOutputParser: 将文本串通过’, ‘分隔,转为list格式返回。 OutputFunctionsParser: ...
LangChain 的 OutputParser 是一种强大工具,用于将大模型的原始输出转换为结构化、可操作的数据格式,如 JSON 或 Python 对象。本文介绍了 OutputParser 的核心功能、应用场景及其在实际业务中的实现方法,包括使用 JsonOutputParser 和 Pydantic 定义数据结构,从而高效格式化输出内容以满足业务需求。 1. 什么是输出解析器...
langchain 自定义tool outputparser 文心快码BaiduComate 在LangChain中,自定义Tool和OutputParser是扩展其功能的重要手段。下面我将逐步指导你如何创建和使用自定义的Tool和OutputParser。 1. 理解LangChain中的Tool和OutputParser的作用 Tool:在LangChain中,Tool是一个可以被Agent调用的方法或函数。它通常用于执行特定的...
pip install --upgrade --quiet langchain-core langchain-community langchain-openai 我在环境变量中配置了,所以后续在代码中可以省略这个参数。 export OPENAI_API_KEY="sk-UkyBxxxx" export OPENAI_API_BASE="https://wzk..." 编写代码 from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser from ...
prompt templates中output parser Output Parser(输出解析器)是LangChain中的一个可选组件。它的作用是将LLM的输出解析为用户期望的格式。如果提供了Output Parser,则会使用它来处理LLM的输出,否则将直接使用LLM的输出。 Output Parser的使用可以使LLMChain更好地适应各种应用场景,提高输出的可读性和可用性。它可以将...
parser.parse(output) That is all about the process of using the output parser in LangChain. Conclusion To use the output parser in LangChain, install the modules and set up the OpenAI environment using its API key. After that, define the model and then configure the data structure of the...
GPT实战系列-LangChain的OutPutParser解析器 LangChain使构建由LLMs驱动的应用程序变得简单,使用LangChain,可以在统一的... 来源于CSDN博主 Alex_StarSkyhttp://t.cn/A6jLQk7U 的博客http://t.cn/A6YsDOLb,查...
We can use many types of output parsers from LangChain to standardize our LLM output. We would try several of them to understand the output parser better. First, we would try Pydantic Parser. It’s an output parser that we could use to control and validate the output from the generated ...