08LangChain实战课 - 输出解析器深入与Pydantic解析器实战
LangChain实战课 - 输出解析器深入与Pydantic解析器实战
1. 课程回顾
- 第5课中，我们学习了如何为花和价格生成吸引人的描述，并将这些描述和原因存储到CSV文件中。
- 程序调用了OpenAI模型，并利用了结构化输出解析器以及数据处理和存储工具。
2. LangChain中的输出解析器
- 输出解析器用于处理语言模型的文本输出，将其转换为程序能处理的结构化信息。
- 核心方法包括
get_format_instructions、parse和parse_with_prompt。
3. 输出解析器的种类
- 列表解析器：处理模型输出的列表。
- 日期时间解析器：处理日期和时间格式的输出。
- 枚举解析器：处理预定义值集合中的输出。
- 结构化输出解析器：处理复杂结构的输出。
- Pydantic（JSON）解析器：处理符合特定格式的JSON对象。
- 自动修复解析器：自动修复常见的模型输出错误。
- 重试解析器：在输出不符合预期时，尝试修复或重新生成输出。
4. Pydantic（JSON）解析器实战
- Pydantic是一个基于Python类型提示的数据验证和设置管理库。
- 通过创建Pydantic BaseModel类定义数据格式，如
FlowerDescription。
5. 创建模型实例和输出数据格式
- 设置OpenAI API密钥，创建OpenAI模型实例。
- 创建空DataFrame存储结果，定义数据格式
FlowerDescription。
6. 创建输出解析器
- 使用
PydanticOutputParser创建输出解析器，确保模型输出符合FlowerDescription格式。
7. 创建提示模板
- 定义提示模板，包含输入变量和输出格式指示。
8. 生成提示，传入模型并解析输出
- 循环处理花和价格，生成具体提示，获取模型输出，解析输出并添加到DataFrame。
9. 自动修复解析器（OutputFixingParser）实战
- 设计一个解析时出现的错误，使用
OutputFixingParser自动修复格式错误。
10. 重试解析器（RetryWithErrorOutputParser）实战
- 设计一个解析过程中的错误，使用
RetryWithErrorOutputParser处理更复杂的问题，包括格式错误和内容缺失。
11. 总结
- 结构化解析器和Pydantic解析器用于从大型语言模型中获取格式化输出。
- 自动修复解析器适用于纠正小的格式错误，重试解析器可以处理更复杂的问题。
12. 思考题
- 我们使用了哪些LangChain输出解析器？它们的用法和异同是什么？
- 大模型如何返回JSON格式的数据？输出解析器如何实现这一点？
- 自动修复解析器的“修复”功能如何实现？研究LangChain在调用大模型之前的“提示”设计。
- 重试解析器的原理是什么？它实现了解析器类的哪个可选方法？
思考题解答
1. 我们使用了哪些LangChain输出解析器？它们的用法和异同是什么？
在LangChain中，我们使用了以下几种输出解析器：
-
PydanticOutputParser：用于将模型的输出解析为Pydantic模型定义的数据结构。它利用Pydantic的数据验证功能来确保输出符合预期的格式和类型。
-
ListParser：用于将模型的输出解析为列表结构，适用于模型需要返回一系列项的情况。
-
EnumParser：用于将模型的输出解析为预定义的枚举值之一，确保输出的值在预定的选项中。
-
StructuredOutputParser：用于处理复杂的结构化输出，如JSON对象，它可以解析模型输出中的嵌套结构。
-
AutoFixingParser：自动修复某些常见的模型输出错误，如格式问题。
-
RetryWithErrorOutputParser：在模型的输出不符合预期时，尝试修复或重新生成新的输出。
用法和异同：
- 所有解析器都实现了
parse方法，用于将模型的输出转换为特定的数据结构。 - PydanticOutputParser和StructuredOutputParser都处理JSON格式的输出，但PydanticOutputParser更侧重于使用Pydantic模型进行验证。
- ListParser和EnumParser更简单，分别用于列表和枚举类型的输出。
- AutoFixingParser和RetryWithErrorOutputParser是错误处理的解析器，前者自动修复格式错误，后者在输出不完整或错误时重试。
2. 大模型如何返回JSON格式的数据？输出解析器如何实现这一点？
大模型通常不直接返回JSON格式的数据，而是返回文本格式的输出。输出解析器通过以下方式实现JSON格式数据的返回：
- 格式化提示：在提示中指定输出格式为JSON，指导模型按照JSON结构生成文本输出。
- 解析输出：输出解析器（如StructuredOutputParser）接收模型的文本输出，并将其解析为JSON对象。这通常涉及到文本到JSON的转换，以及可能的验证和错误处理。
3. 自动修复解析器的“修复”功能如何实现？研究LangChain在调用大模型之前的“提示”设计。
自动修复解析器（AutoFixingParser）的实现通常涉及以下步骤：
- 错误检测：首先检测模型输出中的常见错误，如格式问题。
- 错误修复：对于可识别的错误，解析器尝试自动修复。例如，如果JSON键值对中的键没有用双引号包围，解析器会自动添加双引号。
- 提示设计：在调用大模型之前，LangChain会设计提示，以减少错误发生的可能性。这可能包括明确指示模型输出的格式，以及在输出中包含必要的上下文信息，以便模型生成符合预期的输出。
4. 重试解析器的原理是什么？它实现了解析器类的哪个可选方法？
重试解析器（RetryWithErrorOutputParser）的原理是在模型输出不符合预期时，利用大模型的推理能力来修正错误或补充缺失的信息。它实现的是解析器类的parse_with_prompt可选方法：
- parse_with_prompt：这个方法接收模型输出和原始提示作为参数，并尝试根据这些信息来修正或重新生成输出。如果初次输出失败，重试解析器会构造一个新的提示，可能包括错误信息和请求模型提供缺失的信息，然后再次调用模型。
这种方法允许解析器不仅仅依赖于模型的初次输出，而是能够通过交互式的方式引导模型生成正确的输出。
13. 延伸阅读
- Pydantic：Python库，用于数据验证，确保数据符合特定格式。
- LangChain中的各种Output Parsers文档。
通过本节课的学习，我们深入了解了LangChain中的输出解析器，特别是Pydantic解析器的实战应用。我们学习了如何创建和使用这些解析器来处理和转换大语言模型的输出，使其符合我们的预期和需求。这些知识对于开发基于大语言模型的应用至关重要。