LangChain输出解析器

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。

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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_siz