在LangChain中，通过实现get_format_instructions、parse 和 parse_with_prompt 这些方法，针对不同的使用场景和目标，设计了各种输出解析器。让我们来逐一认识一下。
- 列表解析器（List Parser）：这个解析器用于处理模型生成的输出，当需要模型的输出是一个列表的时候使用。例如，如果你询问模型“列出所有鲜花的库存”，模型的回答应该是一个列表。
- 日期时间解析器（Datetime Parser）：这个解析器用于处理日期和时间相关的输出，确保模型的输出是正确的日期或时间格式。
- 枚举解析器（Enum Parser）：这个解析器用于处理预定义的一组值，当模型的输出应该是这组预定义值之一时使用。例如，如果你定义了一个问题的答案只能是“是”或“否”，那么枚举解析器可以确保模型的回答是这两个选项之一。
- 结构化输出解析器（Structured Output Parser）：这个解析器用于处理复杂的、结构化的输出。如果你的应用需要模型生成具有特定结构的复杂回答（例如一份报告、一篇文章等），那么可以使用结构化输出解析器来实现。
- Pydantic（JSON）解析器：这个解析器用于处理模型的输出，当模型的输出应该是一个符合特定格式的JSON对象时使用。它使用Pydantic库，这是一个数据验证库，可以用于构建复杂的数据模型，并确保模型的输出符合预期的数据模型。
- 自动修复解析器（Auto-Fixing Parser）：这个解析器可以自动修复某些常见的模型输出错误。例如，如果模型的输出应该是一段文本，但是模型返回了一段包含语法或拼写错误的文本，自动修复解析器可以自动纠正这些错误。
- 重试解析器（RetryWithErrorOutputParser）：这个解析器用于在模型的初次输出不符合预期时，尝试修复或重新生成新的输出。例如，如果模型的输出应该是一个日期，但是模型返回了一个字符串，那么重试解析器可以重新提示模型生成正确的日期格式。
上面的各种解析器中，前三种很容易理解，而结构化输出解析器你已经用过了。所以接下来我们重点讲一讲Pydantic（JSON）解析器、自动修复解析器和重试解析器。
Pydantic（JSON）解析器
第一步：创建模型实例
先通过环境变量设置OpenAI API密钥，然后使用LangChain库创建了一个OpenAI的模型实例。这里我们仍然选择了text-davinci-003作为大语言模型。
# ------Part 1
# 设置OpenAI API密钥
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '你的OpenAI API Key'
# 创建模型实例
from langchain import OpenAI
model = OpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo-instruct')
第二步：定义输出数据的格式
先创建了一个空的DataFrame，用于存储从模型生成的描述。接下来，通过一个名为FlowerDescription的Pydantic BaseModel类，定义了期望的数据格式（也就是数据的结构）。
# ------Part 2
# 创建一个空的DataFrame用于存储结果
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=["flower_type", "price", "description", "reason"])
# 数据准备
flowers = ["玫瑰", "百合", "康乃馨"]
prices = ["50", "30", "20"]
# 定义我们想要接收的数据格式
from pydantic import BaseModel, Field
class FlowerDescription(BaseModel):
flower_type: str = Field(description="鲜花的种类")
price: int = Field(description="鲜花的价格")
description: str = Field(description="鲜花的描述文案")
reason: str = Field(description="为什么要这样写这个文案")
在这里我们用到了负责数据格式验证的Pydantic库来创建带有类型注解的类FlowerDescription，它可以自动验证输入数据，确保输入数据符合你指定的类型和其他验证条件。
第三步：创建输出解析器
在这一步中，我们创建输出解析器并获取输出格式指示。先使用LangChain库中的PydanticOutputParser创建了输出解析器，该解析器将用于解析模型的输出，以确保其符合FlowerDescription的格式。
# ------Part 3
# 创建输出解析器
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=FlowerDescription)
# 获取输出格式指示
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
# 打印提示
print("输出格式：",format_instructions)
程序输出如下：
输出格式： The output should be formatted as a JSON instance that conforms to the JSON schema below.
As an example, for the schema {"properties": {"foo": {"title": "Foo", "description": "a list of strings", "type": "array", "items": {"type": "string"}}}, "required": ["foo"]}}
the object {"foo": ["bar", "baz"]} is a well-formatted instance of the schema. The object {"properties": {"foo": ["bar", "baz"]}} is not well-formatted.
Here is the output schema:
{"properties": {"flower_type": {"title": "Flower Type", "description": "\u9c9c\u82b1\u7684\u79cd\u7c7b", "type": "string"}, "price": {"title": "Price", "description": "\u9c9c\u82b1\u7684\u4ef7\u683c", "type": "integer"}, "description": {"title": "Description", "description": "\u9c9c\u82b1\u7684\u63cf\u8ff0\u6587\u6848", "type": "string"}, "reason": {"title": "Reason", "description": "\u4e3a\u4ec0\u4e48\u8981\u8fd9\u6837\u5199\u8fd9\u4e2a\u6587\u6848", "type": "string"}}, "required": ["flower_type", "price", "description", "reason"]}
上面这个输出，这部分是通过output_parser.get_format_instructions()方法生成的，这是Pydantic (JSON) 解析器的核心价值，值得你好好研究研究。同时它也算得上是一个很清晰的提示模板，能够为模型提供良好的指导，描述了模型输出应该符合的格式。（其中description中的中文被转成了UTF-8编码。）
第四步：创建提示模板
我们定义了一个提示模板，该模板将用于为模型生成输入提示。模板中包含了你需要模型填充的变量（如价格和花的种类），以及之前获取的输出格式指示。
第五步：生成提示，传入模型并解析输出
这一步中，你使用你的模型和输入提示（由鲜花种类和价格组成）生成了一个具体鲜花的文案需求（同时带有格式描述），然后传递给大模型，也就是说，提示模板中的 flower 和 price，此时都被具体的花取代了，而且模板中的 {format_instructions}，也被替换成了 JSON Schema 中指明的格式信息。
