LangChain进行格式化输出

最新推荐文章于 2025-09-18 12:43:05 发布
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#langchain #学习 #程序员 #程序人生 #深度学习 #测试工具 #软件测试

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LangChain 入门7 格式化输出
weixin_41870426的博客
05-02 2804
"""从字符串中提取JSON内容，JSON嵌入在```JSON和```标记之间。参数：text（str）：包含JSON内容的文本。退货：list：提取的JSON字符串的列表。"""# 定义正则表达式模式以匹配JSON块s)```"# 在字符串中查找模式的所有非重叠匹配# 返回匹配的JSON字符串列表，去掉任何开头或结尾的空格try:从字符串中提取JSON内容，JSON嵌入在```JSON和```标记之间。参数：text（str）：包含JSON内容的文本。
LangChain 基础 （5）--输出格式化
2302_80140394的博客
08-29 872
在 LangChain 中，输出格式化（Output Parsing）是关键功能之一，用于将大语言模型（LLM）的原始输出（通常是自由格式的文本）解析为结构化的数据格式，如 JSON、字典或自定义对象。这不仅便于后续处理，还能提高输出的可读性和一致性。示例：import os。
如何在langchain中对大模型的输出进行格式化
KQe397773106的博客
09-24 553
虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。但是有一些parser实际上是要结合LLM一起来使用的，比如OutputFixingParser和RetryOutputParser。所以大家还是尽可能的使用langchain提供的parser为好。毕竟轮子都给你造好了，还要啥自行车。
NLP（五十七）LangChain的结构化输出
山阴少年
06-28 5647
本文主要介绍了LangChain的结构化输出，这在我们需要对模型输出结果进行结构化解析时较为有用，同时，我们也能接住结构化输出完成一些常见的NLP的任务，如NER等。
一文读懂如何使用LangChain进行Json格式化输出
my_name_is_learn的博客
05-28 448
本文系统地讲述了如何使用langchain进行Json格式化输出
如何在langchain中对大模型的输出进行格式化？
2401_86137667的博客
07-22 987
虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。但是有一些parser实际上是要结合LLM一起来使用的，比如OutputFixingParser和RetryOutputParser。所以大家还是尽可能的使用langchain提供的parser为好。毕竟轮子都给你造好了，还要啥自行车。如有侵权，请联系删除。AI大模型入门基础教程学习指南，带你从入门到进阶2024最新版全套大模型学习路线图（完整版）AI大模型时代下，初学者该怎么才能快速入门？
LangChain系列使用指南：组件介绍_模型输入输出_输出格式化
数智笔记
03-19 2497
在某些情况下，您可能希望实现一个自定义解析器，将模型输出结构化为自定义格式。使用 LCEL 中的或– 我们强烈推荐这种方式用于大多数情况通过继承输出解析的基类之一来实现 – 这是一种较为复杂的方式这两种方法之间的区别主要是表面的，主要体现在触发哪些回调（例如vs.），以及可追踪平台（如 LangSmith）中可视化可运行 lambda 和解析器的方式。
LangChain开发（七）自定义输出格式（JSON/XML/YAML）
Java全栈开发者
03-26 1526
虽然一些模型提供商支持内置的方法返回结构化输出，但并非所有都支持。我们可以使用输出解析器来帮助用户通过指示指定任意的JSON模型，查询符合该模式的模型输出，最后将该模式解析为JSON。JsonOutputParser是一个内置选项，用于提示并解析JSON输出。我们还可以添加一些标签以根据我们的需求定制输出。下面使用XMLOutParser来提示模型生成XML输出，然后将该输出解析为可用的格式。以上就是让大模型输出指定格式输出示例。让大模型生成指定结构的数据，结构为。请注意，我们将解析器中的。
LangChain之各个输出解析器的使用
AAI666666的博客
04-29 1186
在LangChain中，Model I/O被称为：模型的输入与输出，其有输入提示(Format)、调用模型(Predict)、输出解析(Parse)等三部分组成。
LangChain源码-04格式化输出
最新发布
d3y1`5 81_09
09-18 673
Langchain格式化输出系统解析 LangChain的格式化输出系统是一个多层次的结果处理架构，它将LLM原始文本转换为结构化数据。系统包含： 核心处理流程：从文本输入到结构化输出的完整转换链 解析器类型：包括字符串、JSON、Pydantic等多种解析器 高级功能层：提供数据清洗、验证和类型转换等能力 组合优化层：支持解析器的组合使用和性能优化 监控层：包含缓存、性能指标和错误处理机制 系统采用模块化设计，各组件通过标准接口交互，支持灵活扩展和定制化处理。
LangChain学习之prompt格式化与解析器使用
l8947943的博客
06-02 1621
Tough luck!See ya!""" # 继续使用前面定义的prompt_template，占位符用参数填充 service_messages = prompt_template . format_messages(style = service_style_pirate , text = service_reply) print(service_messages [ 0 ] . content)text: ```See ya!```
Langchain深度解析：大模型输出格式化的步骤与策略
2401_84204413的博客
09-12 718
虽然langchain中的有些parser我们可以自行借助python语言的各种工具来实现。但是有一些parser实际上是要结合LLM一起来使用的，比如OutputFixingParser和RetryOutputParser。所以大家还是尽可能的使用langchain提供的parser为好。毕竟轮子都给你造好了，还要啥自行车。
Langchain实战：基于Chain实现Prompt的高级应用
简简单单的学习笔记，致力于帮助更多前进路上的朋友~
04-26 3939
本文通过一个实战项目，介绍了Langchain中常用的API和方法，包括Chain、Prompt、StructuredOutput、asyncio等，解决实际生产中的问题。
LangChain入门(七)-结构化输出
Good Luck
05-04 1625
有时候我们希望输出的内容不是文本，而是像 json 那样结构化的数据。
使用LangChain控制大模型的输出——解析器Parser
sinat_29950703的博客
10-26 1277
LangChain框架中有两个好用的工具：提示词模板()用于指定LLM的输入，解析器(Parser)来正确解释LLM给出的输出)：用于格式化地接受输入string变量，作为完整的提示词。如。其中的product是可以变化的。Parser)：用于格式化大模型的输出，控制输出格式（不会有多余的文字描述）。如。
langchain 格式化输出
03-28
### LangChain 中实现格式化输出的方法 LangChain 是一种用于构建语言模型应用程序的框架，它提供了多种工具来帮助开发者更高效地利用大模型完成各种任务。其中一个重要功能就是 **结构化输出** 或者称为 **格式化输出** 的能力。 以下是关于如何在 LangChain 中实现格式化输出的具体方法： #### 1. 结构化输出的核心概念 通过 LangChain 调用大模型时，可以定义输入模板以及期望的输出格式。这通常涉及以下几个部分： - 定义提示词（Prompt Template），指定希望从自然语言中提取的信息类型。 - 配置链路（Chain），将提示词传递给大模型并解析返回的结果。 - 解析结果以满足所需的结构化数据形式[^1]。 #### 2. 提取特定信息的示例 以下是一个具体的例子，展示如何使用 LangChain 来从一段文字中提取数字或日期时间等信息。 ##### 示例：从文本中提取数字 假设我们有一段描述产品价格的文字，并希望通过 LangChain 和大模型从中提取具体的价格数值。 ```python from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain # 创建一个简单的提示模板 prompt_template = """请从下面这段话中提取所有的数字，并按照从小到大的顺序排列。\n\n{input_text}\n""" prompt = PromptTemplate(template=prompt_template, input_variables=["input_text"]) # 初始化LLM实例 llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003") # 构建链路 chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm) # 输入样本文本 result = chain.run(input_text="这款手机售价为998元，而另一款则只需499元。") print(result) ``` 上述代码会输出两个数字 `499` 和 `998` 并按升序排列。 --- ##### 示例：从文本中提取日期和时间 如果目标是从自然语言中提取日期或者时间，则可以通过调整提示模板的方式实现这一需求。 ```python from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.llms import OpenAI from langchain.chains import LLMChain # 创建一个新的提示模板 date_prompt_template = """请分析下列语句中的日期和时间信息，并将其转换成标准 ISO 8601 格式的字符串表示法。\n\n{sentence_with_date_time}""" date_prompt = PromptTemplate(template=date_prompt_template, input_variables=["sentence_with_date_time"]) # 初始化LLM实例 llm = OpenAI() # 构建新的链路 date_chain = LLMChain(prompt=date_prompt, llm=llm) # 测试样例 output = date_chain.run(sentence_with_date_time="会议定于下周五下午三点举行。") print(output) ``` 此脚本能够识别出句子中的相对时间和绝对时间表达方式，并尝试标准化它们[^2]。 --- #### 3. 进一步优化——自定义解析逻辑 对于某些复杂场景下的结构化输出需求，可能还需要额外编写后处理函数来进一步清洗和整理来自大模型的回答。例如，在上面提到的时间提取案例里，我们可以增加一层 Python 函数用来验证最终得到的是不是合法的 ISO 时间戳。 ```python import re from datetime import datetime def parse_iso_timestamp(response): pattern = r"\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}(:\d{2})?Z?" matches = re.findall(pattern, response) parsed_dates = [] for match in matches: try: dt_obj = datetime.fromisoformat(match.replace('Z', '+00:00')) parsed_dates.append(dt_obj.isoformat()) except ValueError as e: pass return parsed_dates or ["无法解析有效的时间"] cleaned_result = parse_iso_timestamp(output) print(cleaned_result) ``` 以上片段展示了如何结合正则表达式与内置库一起工作，从而提高程序鲁棒性和准确性[^3]。 --- #### 总结 综上所述，LangChain 不仅简化了与大型预训练模型交互的过程，还允许用户灵活定制其行为模式以便适应不同类型的业务需求。无论是简单的内容替换还是复杂的多步推理过程都可以轻松应对。
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