如何使用输出解析器将LLM响应解析为结构化格式
在使用大语言模型（LLM）时，通常会得到文本格式的输出。然而，在某些情况下，我们需要将这些输出转换为更结构化的形式。输出解析器（Output Parsers）可以帮助我们实现这一目标。
本文将介绍如何使用输出解析器，尤其是PydanticOutputParser，将LLM的响应解析为结构化数据。
引言
输出解析器是用于整理语言模型输出的类。它们通常需要实现以下两个主要方法：
- Get format instructions: 返回一个字符串，包含如何格式化模型输出的指令。
- Parse: 接受一个字符串（假设是来自语言模型的响应），并将其解析为某种结构。
此外，还有一个可选方法：
- Parse with prompt: 接受字符串和提示（生成该响应的提示），在需要重试或修复输出时提供更多信息。
主要内容
使用PydanticOutputParser
以下是使用PydanticOutputParser将LLM输出解析为结构化数据的步骤：
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator
from langchain_openai import OpenAI
# 初始化模型
model = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.0)
# 定义所需的数据结构
class Joke(BaseModel):
setup: str = Field(description="question to set up a joke")
punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke")
# 使用Pydantic添加自定义验证逻辑
@validator("setup")
def question_ends_with_question_mark(cls, field):
if field[-1] != "?":
raise ValueError("Badly formed question!")
return field
# 设置解析器并将指令注入提示模板
parser = PydanticOutputParser(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()},
)
# 查询语言模型以填充数据结构
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
parser.invoke(output)
输出解析器与LangChain表达语言 (LCEL)
输出解析器实现了Runnable接口，这是LangChain表达语言（LCEL）的基本构建块，可以处理字符串或BaseMessage输入，返回任意类型。
chain = prompt | model | parser
chain.invoke({"query": "Tell me a joke."})
代码示例
在下面的示例中，我们使用了一个简单的JSON输出解析器：
from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser
json_prompt = PromptTemplate.from_template(
"Return a JSON object with an `answer` key that answers the following question: {question}"
)
json_parser = SimpleJsonOutputParser()
json_chain = json_prompt | model | json_parser
# 使用API代理服务提高访问稳定性
list(json_chain.stream({"question": "Who invented the microscope?"}))
常见问题和解决方案
网络限制
由于某些地区的网络限制，开发者在使用API时可能需要考虑使用代理服务来确保访问的稳定性。
部分解析
并非所有解析器支持部分对象的流式处理。例如，SimpleJsonOutputParser可以处理部分输出，而PydanticOutputParser不能。
总结和进一步学习资源
输出解析器为开发者提供了一种强大的工具来将LLM响应转换为结构化数据。通过灵活的格式指令和解析方法，用户可以自定义输出以适应特定需求。
参考资料
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