5分钟明白LangChain 的输出解析器和链

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
简介: 本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用,和基于LangChain的LCEL构建链。

本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用,和基于LangChain的LCEL构建

1. 输出解析器OutputParser

1.1、为什么需要OutputParser

常规的使用LangChain构建LLM应用的流程是:Prompt 输入、调用LLM 、LLM输出。有时候我们期望LLM给到的数据是格式化的数据,方便做后续的处理。

这时就需要在Prompt里设置好要求,然后LLM会在输出内容后,再将内容传给输出解析器,输出解析器会解析成我们预期的格式。

1.2、代码实践

调用系统自带的输出解析器

示例1:将调用 LLM 的结果,解析为逗号分隔的列表。比如询问某个城市有N个景点。

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "{parser_instructions}"),
    ("human", "列出{cityName}的{viewPointNum}个著名景点。")
])

output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()
parser_instructions = output_parser.get_format_instructions()
# 查看解析器的指令内容
print(parser_instructions)

final_prompt = prompt.invoke({"cityName": "南京", "viewPointNum": 3, "parser_instructions": parser_instructions})

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",
                   openai_api_key="sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
                   openai_api_base="https://api.aigc369.com/v1")
response = model.invoke(final_prompt)
print(response.content)

ret = output_parser.invoke(response)
print(ret)

自定义格式的输出解析器

除了使用自带的一些输出格式,还可以使用自定义的输出格式。使用步骤如下:

  • 定义数据结构类,继承pydanticBaseModel
  • 使用输出解析器PydanticOutputParser
  • 后续是常规操作:生成prompt、调用LLM执行、将输出按照Parser解析

示例2:比如给LLM一段书籍的介绍,让他按照指定的格式总结输出。

from typing import List

from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.schema import HumanMessage
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI


class BookInfo(BaseModel):
    book_name: str = Field(description="书籍的名字")
    author_name: str = Field(description="书籍的作者")
    genres: List[str] = Field(description="书籍的体裁")


output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=BookInfo)
# 查看输出解析器的内容,会被输出成json格式
print(output_parser.get_format_instructions())

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "{parser_instructions} 你输出的结果请使用中文。"),
    ("human", "请你帮我从书籍的概述中,提取书名、作者,以及书籍的体裁。书籍概述会被三个#符号包围。\n###{book_introduction}###")
])

book_introduction = """
《朝花夕拾》原名《旧事重提》,是现代文学家鲁迅的散文集,收录鲁迅于1926年创作的10篇回忆性散文, [1]1928年由北京未名社出版,现编入《鲁迅全集》第2卷。
此文集作为“回忆的记事”,多侧面地反映了作者鲁迅青少年时期的生活,形象地反映了他的性格和志趣的形成经过。前七篇反映他童年时代在绍兴的家庭和私塾中的生活情景,后三篇叙述他从家乡到南京,又到日本留学,然后回国教书的经历;揭露了半殖民地半封建社会种种丑恶的不合理现象,同时反映了有抱负的青年知识分子在旧中国茫茫黑夜中,不畏艰险,寻找光明的困难历程,以及抒发了作者对往日亲友、师长的怀念之情 [2]。
文集以记事为主,饱含着浓烈的抒情气息,往往又夹以议论,做到了抒情、叙事和议论融为一体,优美和谐,朴实感人。作品富有诗情画意,又不时穿插着幽默和讽喻;形象生动,格调明朗,有强烈的感染力。
"""

model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo",
                   openai_api_key="sk-BuQK7SGbqCZP2i2z7fF267AeD0004eF095AbC78d2f79E019",
                   openai_api_base="https://api.aigc369.com/v1")
final_prompt = prompt.invoke({"book_introduction": book_introduction,
                              "parser_instructions": output_parser.get_format_instructions()})
response = model.invoke(final_prompt)
print(response.content)
result = output_parser.invoke(response)
print(result)

2. 利用LCEL构建链

2.1、LCEL是啥

LCEL是LangChain 表达式语言(LangChain Expression Language)的简称。使用LCEL可以快速将各种组合到一起,那又是啥呢?

在LangChain里只要实现了Runnable接口,并且有invoke方法,都可以成为。实现了Runnable接口的类,可以拿上一个链的输出作为自己的输入。

比如以上代码的ChatPromptTemplateChatOpenAIPydanticOutputParser等,都实现了Runnable接口,且都有invoke方法。

LCEL提供了多种方式将链组合起来,比如使用管道符 |,这种方式既方便书写,表达力也很强劲。

2.2、使用区别

不使用LCEL

不使用LCEL时,代码写起来是,各种invoke满天飞。比如这样:

final_prompt = prompt.invoke({"book_introduction": book_introduction,
                              "parser_instructions": output_parser.get_format_instructions()})
response = model.invoke(final_prompt)
result = output_parser.invoke(response)

使用LCEL

使用LCEL时,代码简洁,并且表达力强许多,比如这样:

chain = prompt | model | output_parser
ret = chain.invoke({"book_introduction": book_introduction,
                    "parser_instructions": output_parser.get_format_instructions()})

3、总结

本文主要聊了LangChain的输出解析器 和 使用LCEL构建链,希望对你有帮助!

======>>>>>> 关于我 <<<<<<======

本篇完结!欢迎点赞 关注 收藏!!!

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/VapTZbsDDPzfu9eqMzeToQhttp://www.mangod.top/articles/2024/05/27/1716768844603.html

相关实践学习
阿里云百炼xAnalyticDB PostgreSQL构建AIGC应用
通过该实验体验在阿里云百炼中构建企业专属知识库构建及应用全流程。同时体验使用ADB-PG向量检索引擎提供专属安全存储,保障企业数据隐私安全。
AnalyticDB PostgreSQL 企业智能数据中台:一站式管理数据服务资产
企业在数据仓库之上可构建丰富的数据服务用以支持数据应用及业务场景;ADB PG推出全新企业智能数据平台,用以帮助用户一站式的管理企业数据服务资产,包括创建, 管理,探索, 监控等; 助力企业在现有平台之上快速构建起数据服务资产体系
相关文章
|
1月前
|
存储 搜索推荐 数据库
运用LangChain赋能企业规章制度制定:深入解析Retrieval-Augmented Generation(RAG)技术如何革新内部管理文件起草流程,实现高效合规与个性化定制的完美结合——实战指南与代码示例全面呈现
【10月更文挑战第3天】构建公司规章制度时,需融合业务实际与管理理论,制定合规且促发展的规则体系。尤其在数字化转型背景下,利用LangChain框架中的RAG技术,可提升规章制定效率与质量。通过Chroma向量数据库存储规章制度文本,并使用OpenAI Embeddings处理文本向量化,将现有文档转换后插入数据库。基于此,构建RAG生成器,根据输入问题检索信息并生成规章制度草案,加快更新速度并确保内容准确,灵活应对法律与业务变化,提高管理效率。此方法结合了先进的人工智能技术,展现了未来规章制度制定的新方向。
34 3
|
3月前
|
XML JSON API
LangChain之各个输出解析器的使用
输出解析器负责获取 LLM 的输出并将其转换为更合适的格式。借助LangChain的输出解析器重构程序,使模型能够生成结构化回应,并可以直接解析这些回应。
96 1
|
SQL 存储 DataWorks
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——一、产品概述
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——一、产品概述
|
SQL 存储 Cloud Native
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——二、产品架构及原理
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——二、产品架构及原理
|
存储 算法 Cloud Native
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——三、产品相关概念(上)
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——三、产品相关概念(上)
|
存储 SQL Cloud Native
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——三、产品相关概念(中)
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——三、产品相关概念(中)
|
存储 监控 Cloud Native
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(下)——一、数据同步
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(下)——一、数据同步
|
SQL 并行计算 Cloud Native
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(下)——三、SQL性能调优(上)
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(下)——三、SQL性能调优(上)
|
存储 SQL 监控
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(下)——三、SQL性能调优(下)
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(下)——三、SQL性能调优(下)
|
SQL 存储 运维
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——四、核心功能解析与实践
《阿里云认证的解析与实战-数据仓库ACP认证》——云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版解析与实践(上)——四、核心功能解析与实践

推荐镜像

更多