GPT实战系列-LangChain的OutPutParser解析器
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随着OpenAI的GPT-4这样的大型语言模型（LLMs）已经风靡全球，现在让它们自动执行各种任务，如回答问题、翻译语言、分析文本等。LLMs是在交互上真正体验到像“人工智能”。
如何管理这些模块呢？
LangChain在这方面发挥重要作用。LangChain使构建由LLMs驱动的应用程序变得简单，使用LangChain，可以在统一的界面中轻松与不同类型的LLMs进行交互，管理模型版本，管理对话版本，并将LLMs连接在一起。
输出解析器
很多时候语言模型输出文本，满足不了你的需求，你可能想得到结构化信息，而不仅仅是一段信息。这就是输出解析器的意义。
输出解析器是把语言模型的响应结构化，两种方法是必须的：
- “Get format instructions”：返回包含指令的字符串，关于语言模型输出格式化的说明。
- “Parse”：输入字符串，例如来自语言模型的响应，并将其解析为某种结构。
一个方法可选的：
- “Parse with prompt”：输入字符串和提示，并解析为指定结构。
构建输出解析器
以下是输出解析器的主要类型，即 .PydanticOutputParser
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator
from langchain_openai import OpenAI
#定义模型
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")
# 定义验证逻辑 Pydantic.
@validator("setup")
def question_ends_with_question_mark(cls, field):
if field[-1] != "?":
raise ValueError("Badly formed question!")
return field
# 设定parser和指令到 prompt template.
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()},
)
# 提问和提示，大语言模型生成数据结构.
prompt_and_model = prompt | model
output = prompt_and_model.invoke({"query": "Tell me a joke."})
parser.invoke(output)
输出结果：
Joke(setup='Why did the chicken cross the road?', punchline='To get to the other side!')
另外，与其手动调用解析器，不如使用Chain链，按照我们的顺序运行：
chain = prompt | model | parser
chain.invoke({"query": "Tell me a joke."})
相同的输出结果：
Joke(setup='Why did the chicken cross the road?', punchline='To get to the other side!')
LangChain是一个Python框架，可以使用LLMs构建应用程序。它与各种模块连接，使与LLM和提示管理，一切变得简单。
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