使用 YAML Output Parser 从 LLMs 获取结构化数据

在人工智能应用中，获取结构化数据是一个常见需求，尤其当我们希望语言模型（LLM）生成符合某种特定格式的输出时。在本文中，我们将探讨如何使用 YAML Output Parser 来从 LLMs 获取以 YAML 格式呈现的结构化数据。

技术背景介绍

在处理自然语言生成任务时，传统的输出格式大多是非结构化的文本。然而，YAML 格式因其可读性和易用性而受到广泛欢迎。通过指定一个结构化的模式(schema)，我们可以引导 LLMs 生成符合我们期望的输出格式。

核心原理解析

YAML Output Parser 是一种输出解析器，允许用户指定任意结构的模式，并通过 LLMs 生成符合该模式的 YAML 格式输出。它采用 pydantic 数据模型来定义期望的数据结构，并将格式说明注入到提示模板中，确保生成的结果符合指定的结构。

代码实现演示

以下是一个完整的代码示例，展示如何使用 YAML Output Parser 为 LLMs 定义输出模式，并生成一个笑话的数据结构：

# 依赖安装
# 请确保已经安装所需包
%pip install -qU langchain langchain-openai

import os