# 创建自定义输出解析器：实现你的专属解析逻辑
## 引言
在处理人工智能模型输出时，可能会遇到需要将结果解析成特定格式的需求。本文将探讨两种实现自定义解析器的方法：使用 **RunnableLambda** 或 **RunnableGenerator**，以及继承解析基类。我们将深入探讨其实现细节，配以代码示例，并讨论常见问题及解决方案。
## 主要内容
### 1. 使用 Runnable Lambda 和 Generator
这是推荐的实现方式，效率高且简单，适合大多数场景。我们将创建一个简单的解析器，将模型输出的大小写反转。
#### 示例代码
```python
from typing import Iterable
from langchain_anthropic.chat_models import ChatAnthropic
from langchain_core.messages import AIMessage, AIMessageChunk
# 模型实例化
model = ChatAnthropic(model_name="claude-2.1")
def parse(ai_message: AIMessage) -> str:
"""解析 AI 消息。"""
return ai_message.content.swapcase()
# 组合模型与解析器
chain = model | parse
chain.invoke("hello") # 输出: 'hELLO!'
# 使用API代理服务提高访问稳定性
流式解析
如果需要流式处理，我们可以使用 RunnableGenerator。
from langchain_core.runnables import RunnableGenerator
def streaming_parse(chunks: Iterable[AIMessageChunk]) -> Iterable[str]:
for chunk in chunks:
yield chunk.content.swapcase()
# 包装流式解析器
streaming_parse = RunnableGenerator(streaming_parse)
# 测试流式工作
for chunk in chain.stream("tell me about yourself in one sentence"):
print(chunk, end="|", flush=True)
2. 继承解析基类
如果需要更细粒度的控制，可以继承 BaseOutputParser 或 BaseGenerationOutputParser。虽然不常推荐，但在某些情况下可能更合适。
示例代码
from langchain_core.exceptions import OutputParserException
from langchain_core.output_parsers import BaseOutputParser
class BooleanOutputParser(BaseOutputParser[bool]):
"""自定义布尔解析器。"""
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"预期输出值为 {self.true_val} 或 {self.false_val}（不区分大小写）。收到 {cleaned_text}。"
)
return cleaned_text == self.true_val.upper()
常见问题和解决方案
-
解析失败：使用
OutputParserException处理异常，确保解析逻辑的鲁棒性。 -
流式解析不完整：确保所有块数据可以正确迭代和解析。
总结和进一步学习资源
自定义输出解析器可以大幅提升模型集成的灵活性。在某些地区，开发者可能需要使用API代理服务以提高访问稳定性。可以参考以下资源以获取更多信息：
参考资料
- LangChain 官方文档
- Python 官方文档
- LangChain 核心库代码示例
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---
