学习笔记：输出解析 - 用OutputParser生成鲜花推荐列表
课程概览
- 课程链接：LangChain 实战课
- 章节：输出解析 - 用OutputParser生成鲜花推荐列表
课程简介
在本章节中，我们将深入探讨如何利用OutputParser工具从模型输出中提取结构化数据，并生成鲜花推荐列表。这一技能对于构建智能问答系统和自动化推荐系统至关重要。
核心概念
- OutputParser：这是一个强大的工具，用于解析模型的输出，确保其符合预期的数据结构和格式。
- Pydantic：这是一个Python库，专注于数据验证和设置管理。通过定义严格的数据模型，Pydantic帮助我们确保数据的正确性和一致性。
- PromptTemplate：这是一个用于创建和格式化提示模板的工具，它使得向模型提问变得更加灵活和高效。
代码解析
Part 1: 环境设置和模型实例化
- 首先，我们需要导入必要的库，包括
os模块和langchain_openai库。 - 接下来，我们设置环境变量
OPENAI_API_KEY（如果需要），这是访问OpenAI服务的关键。 - 然后，我们创建
ChatOpenAI模型实例，这将用于后续的预测和模型调用。
Part 2: 数据准备和DataFrame创建
- 利用
pandas库，我们创建一个空的DataFrame，它将用于存储和组织鲜花推荐列表。 - 定义一个包含鲜花种类和价格的列表，这将作为我们推荐系统的基础数据。
- 使用
pydantic定义FlowerDescription数据模型，该模型包含鲜花种类、价格、描述文案和文案撰写理由等字段。
Part 3: 输出解析器的创建和配置
- 导入
langchain.output_parsers中的PydanticOutputParser类。 - 创建
PydanticOutputParser实例，该实例将模型的输出解析为FlowerDescription格式，确保输出数据的结构化和可用性。 - 获取并打印输出格式指示，以便我们了解模型输出的结构和预期结果。
Part 4: 提示模板的创建和应用
- 定义一个包含用户问题和输出格式指示的提示模板。
- 使用
PromptTemplate创建提示，并将输出解析器的说明加入提示中，这样可以确保模型输出符合我们的数据模型要求。
Part 5: 模型预测和输出解析
- 遍历鲜花种类和价格，为模型准备输入。
- 获取模型输出并使用
output_parser进行解析，将非结构化文本转换为结构化数据。 - 将解析后的输出添加到DataFrame中，为最终的推荐列表做准备。
Part 6: 错误处理和输出修正
- 定义
Flower数据模型和查询，以便对模型输出进行进一步的验证和修正。 - 创建另一个
PydanticOutputParser实例，用于解析输出为Flower格式，确保数据的一致性和准确性。 - 使用
OutputFixingParser来修正格式不正确的输出，提高数据质量。 - 定义
Action数据模型和提示模板，用于生成行动和行动输入，这是自动化推荐系统中的关键步骤。 - 使用
RetryWithErrorOutputParser来处理错误输出，尝试重新提问以获得正确输出，确保系统的鲁棒性。
总结
本章节通过实际代码示例，详细介绍了如何使用OutputParser来生成和解析鲜花推荐列表。我们学习了如何定义数据模型、创建提示模板、解析模型输出以及处理输出错误。这些技术不仅对于构建基于LangChain的智能问答系统至关重要，也为我们提供了一种高效的方法来从模型中提取结构化数据，用于实际应用。通过这些实践，我们可以更好地理解和应用LangChain框架，为未来的AI项目打下坚实的基础。
