LangChain输出解析器

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大型语言模型（或 LLM）生成文本，当你构建应用程序时，有时需要使用结构化数据而不是字符串。 LangChain 提供了输出解析器，可以帮助我们做到这一点。

我们将回顾 LangChain 提供的 Pydantic (JSON) 解析器。

1、为什么要解析数据？

这是显而易见的，但我们无论如何都会回答它。 解析数据可以帮助我们将其转换为更可读的格式，从而提高数据的整体质量。

假设你想在两个整数之间进行简单的算术运算，需要将给定的字符串转换为整数。 拥有干净且结构化的数据还有其他好处。 最明显的是数据如何轻松地融入你现有的模型和数据库。

2、餐厅预订用例

早在 2023 年 5 月，我发表了一篇关于使用自然语言与计算机交互的文章，其中我要求 ChatGPT 为我在一家餐厅进行虚构的预订，并使用 JSON 对象而不是纯旧文本进行响应。

长话短说，这是该帖子的输出：

{
  "intent": "book_reservation",
  "parameters": {
    "date": "2023-05-05",
    "time": "18:00:00",
    "party_size": 2,
    "cuisine": "any"
  }
}

虽然我们可以要求 LLM 返回 JSON 并明确指定格式（就像我们在上一篇文章中所做的那样），但重要的是要认识到这在某些情况下可能不起作用，因为模型可能会产生幻觉（hallucinate）。

3、准备我们的查询模板

好的，让我们使用上一篇文章中的相同查询，但我们不会请求响应采用 JSON 格式，而是添加一个 {format_instructions} 占位符，如下所示：

reservation_template = '''
  Book us a nice table for two this Friday at 6:00 PM. 
  Choose any cuisine, it doesn't matter. Send the confirmation by email.

  Our location is: {query}

  Format instructions:
  {format_instructions}
'''

好了，我们有了漂亮的查询。 下面，我们将看到 LangChain 如何自动填充 {format_instructions} 占位符。

4、Pydantic (JSON) 解析器

为了告诉 LangChain 我们需要将文本转换为 Pydantic 对象，我们需要首先定义 Reservation 对象。 那么，让我们直接进入：

from pydantic import BaseModel

class Reservation(BaseModel):
    date: str = Field(description="reservation date")
    time: str = Field(description="reservation time")
    party_size: int = Field(description="number of people")
    cuisine: str = Field(description="preferred cuisine")

很好，我们现在有了 Reservation 对象及其参数。 让我们告诉 LangChain，我们需要一个解析器来将给定的输入转换为 Reservation 对象：

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Reservation)

5、设置提示模板

我们现在要设置提示模板：

prompt = PromptTemplate(
    template=reservation_template,
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
) 

注意到 partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()}行了吗？ 这告诉 LangChain 将上面模板中的 format_instructions 变量替换为我们创建的Pydantic Reservation 对象的结构。

让我们添加位置查询，看看 LangChain 在我们原始查询的幕后会做什么以及它会是什么样子。

_input = prompt.format_prompt(query="San Francisco, CA")

让我们看看我们的查询现在是什么样子的：

print(_input.to_string())

>> Book us a nice table for two this Friday at 6:00 PM. 
>> Choose any cuisine, it doesn't matter. Send the confirmation by email.
>> 
>> Our location is: San Francisco, CA
>> 
>> Format instructions:
>> The output should be formatted as a JSON instance that conforms to the JSON schema below.
>> 
>> As an example, for the schema {"properties": {"foo": {"title": "Foo", "description": "a list of strings", "type": "array", "items": {"type": "string"}}}, "required": ["foo"]}
>> the object {"foo": ["bar", "baz"]} is a well-formatted instance of the schema. The object {"properties": {"foo": ["bar", "baz"]}} is not well-formatted.
>> 
>> Here is the output schema:
>> ```
>> {"properties": {"date": {"title": "Date", "description": "reservation date", "type": "string"}, "time": {"title": "Time", "description": "reservation time", "type": "string"}, "party_size": {"title": "Party Size", "description": "number of people", "type": "integer"}, "cuisine": {"title": "Cuisine", "description": "preferred cuisine", "type": "string"}}, "required": ["date", "time", "party_size", "cuisine"]}
>> ```

太棒了，正如你所看到的，LangChain 为我们做了很多工作。 它自动将我们创建的 Pydantic 对象转换为字符串，用于定义 LLM 响应的结构。

但这还不是全部，在查询模型后，我们可以使用 LangChain 的解析器自动将从模型获得的文本响应转换为 Reservation 对象。

我们是这样做的：

# We query the model first
output = model(_input.to_string())

# We parse the output 
reservation = parser.parse(output)

太棒了，让我们通过迭代每个元素来打印 reservation 字段（和数据类型）：

for parameter in reservation.__fields__:
    print(f"{parameter}: {reservation.__dict__[parameter]},  {type(reservation.__dict__[parameter])}")

下面是输出：

>> date: Friday,  <class 'str'>
>> time: 6:00 PM,  <class 'str'>
>> party_size: 2,  <class 'int'>
>> cuisine: Any,  <class 'str'>

请注意， party_size 现在是 int 类型。 显然，我们还可以直接访问 party_size 属性，如下所示： reservation.party_size。

6、其他输出解析器

正如我在文章前面提到的，LangChain 提供了更多的输出解析器，可以根据你的具体用例使用它们。 幕后发生的事情的相同逻辑也适用于其中的大多数。

几个有趣的解析器是重试和自动修复解析器。 重试解析器尝试重新查询模型以获取适合解析器参数的答案，并且如果相关输出解析器在尝试修复输出时失败，则自动修复解析器会触发。

以下是 LangChain 输出解析器的完整列表：

• XML parser
• Datetime parser
• Enum parser
• Retry parser
• Auto-fixing parser
• Structured output parser

下面是完整的代码：

from typing import List

from dotenv import load_dotenv
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain.prompts import PromptTemplate
from pydantic import BaseModel, Field

load_dotenv()

model_name = "text-davinci-003"
temperature = 0.0
model = OpenAI(model_name=model_name, temperature=temperature)

class Reservation(BaseModel):
    date: str = Field(description="reservation date")
    time: str = Field(description="reservation time")
    party_size: int = Field(description="number of people")
    cuisine: str = Field(description="preferred cuisine")

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Reservation)

reservation_template = '''
  Book us a nice table for two this Friday at 6:00 PM. 
  Choose any cuisine, it doesn't matter. Send the confirmation by email.
  Our location is: {query}
  Format instructions:
  {format_instructions}
'''

prompt = PromptTemplate(
    template=reservation_template,
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
) 

_input = prompt.format_prompt(query="San Francisco, CA")

output = model(_input.to_string())

reservation = parser.parse(output)

print(_input.to_string())

for parameter in reservation.__fields__:
    print(f"{parameter}: {reservation.__dict__[parameter]},  {type(reservation.__dict__[parameter])}")

7、结束语

简而言之，将 LangChain 的 Pydantic 输出解析器集成到你的 Python 应用程序中，可以轻松地以编程方式处理从大型语言模型返回的文本。

它还可以帮助你以一种可以轻松与现有模型和数据库集成的方式构建数据。

原文链接：How to use LangChain output parsers to structure large language models responses

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