如何利用输出解析器将大语言模型响应解析为结构化格式

tangtang123
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## 引言

在使用大语言模型（LLM）时，我们通常希望将其输出转换为结构化格式，以便更容易地进行数据处理和分析。然而，并不是所有的模型都内置支持返回结构化输出。输出解析器（Output Parsers）便是为此而生的工具，它们可以帮助我们将语言模型的响应解析为所需的结构化数据。

本文将深入探讨如何使用输出解析器，特别是通过`PydanticOutputParser`，实现将LLM输出转换为结构化数据的过程。

## 主要内容

### 输出解析器的工作原理

输出解析器通常需要实现两个主要方法：

- **Get format instructions**：返回一个字符串，包含如何格式化语言模型输出的指令。
- **Parse**：接收一个字符串（通常为语言模型的响应），将其解析为某种数据结构。

此外，还有一个可选的方法：

- **Parse with prompt**：接收一个字符串（语言模型的响应）和一个提示词（生成该响应的提示），用于解析输出或者在需要时重试解析。

### 使用 `PydanticOutputParser`

下面我们讨论一种主要的输出解析器类型：`PydanticOutputParser`。

```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

# 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

# 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)

# 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()},
)

# 生成包含数据结构的响应
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
parsed_output = parser.invoke(output)

print(parsed_output)  # 输出: Joke(setup='Why did the chicken cross the road?', punchline='To get to the other side!')

流式接口支持

尽管输出解析器支持流式接口，但不是所有解析器都可以通过部分解析对象进行流式传输。例如，SimpleJsonOutputParser支持这种功能：

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

# 示例流式解析
list(json_chain.stream({"question": "Who invented the microscope?"}))

而 PydanticOutputParser 则不支持部分对象的流式解析。

常见问题和解决方案

  1. 结构化数据不匹配问题：确保在定义数据模型时，所设定的验证规则和LLM生成的输出格式严格匹配。

  2. 解析失败：使用Parse with prompt方法，通过提供原始提示的额外信息进行重试或修复解析。

总结和进一步学习资源

输出解析器为我们提供了一种将复杂的语言模型输出转化为结构化数据的有效方法。通过本文的介绍和代码示例，相信你能更好地利用这一工具来提升数据处理的效率。

进一步学习资源

参考资料

  1. Langchain Official Documentation
  2. OpenAI API Documentation
  3. Pydantic Library Documentation

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