如何解析XML输出：从生成到解析完整指南

在这篇文章中，我们将探讨如何从大型语言模型（LLM）中生成和解析XML格式的输出。借助合适的工具和方法，你可以将这些输出转换为可用的格式，并应用于各种编程任务。

引言

随着AI技术的进步，处理结构化数据变得越来越重要。XML作为一种广泛使用的标记语言，能够以易于阅读的方式表示复杂的数据结构。然而，从LLM中获取格式良好的XML输出，并将其解析为有用的格式，可能会面临挑战。本文将指导你如何使用XMLOutputParser来实现这一目标。

主要内容

1. 使用模型生成XML输出

首先，我们需要一个具备生成XML输出能力的语言模型。在这里，我们将使用Anthropic的Claude-2模型。

安装必要库

%pip install -qU langchain langchain-anthropic

设置API密钥

import os
from getpass import getpass

os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass()

发起请求生成XML

from langchain_anthropic import ChatAnthropic

model = ChatAnthropic(model="claude-2.1", max_tokens_to_sample=512, temperature=0.1)
actor_query = "Generate the shortened filmography for Tom Hanks."

output = model.invoke(
    f"""{actor_query}
Please enclose the movies in <movie></movie> tags"""
)

print(output.content)

2. 解析XML输出

为了将XML解析为更易于使用的格式，我们使用XMLOutputParser。

from langchain_core.output_parsers import XMLOutputParser

parser = XMLOutputParser()
output_dict = parser.parse(output.content)
print(output_dict)

3. 自定义输出格式

通过添加标签，你可以定制化输出格式。

parser = XMLOutputParser(tags=["movies", "actor", "film", "name", "genre"])
output_dict_custom = parser.parse(output.content)
print(output_dict_custom)

4. 流式处理解析

可以使用流式处理来逐步解析输出。

for s in chain.stream({"query": actor_query}):
    print(s)

常见问题和解决方案

生成的XML格式不正确：确保使用具有生成XML能力的模型，如Claude-2，并在提示中明确要求XML格式。
解析错误：检查解析器是否正确设置了预期的标签和结构。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，你学会了如何生成并解析XML格式的输出，借助了强大的语言模型和工具库。接下来的学习可以参考以下资源：

参考资料

Anthropic Claude-2 官方文档
LangChain GitHub仓库

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