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【大语言模型LangChain】 ModelsIO OutputParsers详解

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【大语言模型LangChain】 ModelsIO OutputParsers详解

  • 一、简介
  • 二、OutputParsers 的优势
  • 三、解析器类型
  • 四、实战示例
    • 1、String 解析器
    • 2、Json 解析器
    • 3、Pydantic 解析器
    • 4、结构化输出解析器
    • 5、OpenAI 函数输出解析器
      • 5.1、JsonOutputFunctionsParser
      • 5.2、JsonKeyOutputFunctionsParser
      • 5.3、PydanticOutputFunctionsParser
      • 5.4、PydanticAttrOutputFunctionsParser

一、简介

基于前边的章节，LangChain 已经可以轻松实现帮用户拿到大语言模型的输出，然而不难发现，前文介绍的模型调用，显示返回的内容通常是一个类(class)的实例，其中包含了 content 以及其他一些额外的参数。

对于模型调用者来说，他们可能只关心 content 的内容，也就是模型对输入内容的回答，或者希望得到一个可操作的数据结构，比如 JSON 格式的数据。

二、OutputParsers 的优势

LangChain 设计的初衷之一，旨在让用户更便捷地使用大模型，所以为了解决输出内容格式化的问题。

通过使用 LangChain 提供的解析器，用户可以更轻松地获取模型的输出，并直接处理或操作所需的内容，而无需进行额外的转换或处理。

三

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