如何使用输出解析器将LLM响应解析为结构化格式

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# 如何使用输出解析器将LLM响应解析为结构化格式

## 引言

在使用大型语言模型（LLM）时，通常会获得非结构化的文本输出。然而，在许多应用场景中，我们需要将这些输出组织为更有结构的信息。这篇文章将探讨如何使用输出解析器将LLM的响应转换为结构化格式，通过示例和代码展示如何实现这一点。

## 主要内容

### 输出解析器的概念

输出解析器是指帮助将语言模型的响应整理为结构化信息的类。主要方法包括：

1. **Get format instructions**：返回格式化语言模型输出的说明。
2. **Parse**：解析LLM响应的字符串并将其转换为某种结构。
3. **Parse with prompt**（可选）：在解析响应时利用原始提示信息以调整输出。

### 核心工具：PydanticOutputParser

`PydanticOutputParser`是常用的输出解析器类型之一。它使用Pydantic来定义和验证数据结构，并通过将格式说明嵌入到语言模型的提示中来实现解析。

## 代码示例

以下代码示例展示了如何使用`PydanticOutputParser`将LLM的响应解析为结构化数据：

```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

# 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)

# 定义所需的数据结构
class Joke(BaseModel):
    setup: str = Field(description="question to set up a joke")
    punchline: str = Field(description="answer to resolve the joke")

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

# 设置解析器并将指令注入到提示模板中
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()},
)

# 用于提示语言模型的数据查询
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
parsed_output = parser.invoke(output)

print(parsed_output)

常见问题和解决方案

  1. 如何处理格式不正确的输出？ 使用Parse with prompt方法以获得原始提示信息，从而尝试修正输出。

  2. 如何处理无法流式解析的解析器？ 并非所有解析器都支持流式输出。对于不能构建部分输出的解析器，需要等待完整输出后再进行处理。

总结和进一步学习资源

使用输出解析器可以有效将LLM的响应转换为结构化数据，在实践中提升信息处理的效率。推荐进一步阅读以下资源以加深理解：

参考资料

  • LangChain 官方文档
  • Pydantic 官方文档

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