如何解析XML输出并转换为可用格式_ai识别结果xml文件-优快云博客

在AI开发领域，获取模型生成的结构化数据是常见需求，其中XML格式是一种流行的选择。本文将深入探讨如何使用XMLOutputParser来处理XML输出，并将其解析为可用的Python字典格式。我们将使用Anthropic的Claude-2模型来演示这一过程。

技术背景介绍

近年来，语言模型（LLM）在生成和处理结构化数据方面表现出色。尽管JSON被许多开发者青睐，但在某些情况下，XML格式可以提供更多的表达力。因此，通过使用XMLOutputParser，我们可以指导模型生成XML数据，并将其解析为字典格式以便进一步处理。

核心原理解析

通过使用XMLOutputParser，我们可以为模型提供格式指令，使其生成遵循特定标签规则的XML输出。同时，解析器可以将XML转换为Python字典形式，方便后续的数据处理。

# 安装必要的库
%pip install -qU langchain langchain-anthropic

import os
from getpass import getpass

# 设置Claude-2模型的API密钥
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass()

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.output_parsers import XMLOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate

# 初始化模型
model = ChatAnthropic(model="claude-2.1", max_tokens_to_sample=512, temperature=0.1)

# 请求模型生成Tom Hanks的简短电影记录
actor_query = "Generate the shortened filmography for Tom Hanks."

# 生成XML格式的输出
output = model.invoke(
    f"""{actor_query}
Please enclose the movies in <movie></movie> tags"""
)

print(output.content)

代码实现演示

上述代码将请求模型生成Tom Hanks的电影列表，封装在<movie></movie>标签中。我们可以通过XMLOutputParser来解析这个XML数据：

parser = XMLOutputParser()

# 生成格式指令
format_instructions = parser.get_format_instructions()

prompt = PromptTemplate(
    template="""{query}\n{format_instructions}""",
    input_variables=["query"],
    partial_variables={"format_instructions": format_instructions},
)

chain = prompt | model | parser

# 解析XML并转换为字典
output = chain.invoke({"query": actor_query})
print(output)