构建LangChain应用程序的示例代码：9、使用Anthropic API生成结构化输出的工具教程

使用Anthropic API生成结构化输出的工具

Anthropic API最近增加了工具使用功能。

这对于生成结构化输出非常有用。

! pip install -U langchain-anthropic

可选配置：

import os

os.environ['LANGCHAIN_TRACING_V2'] = 'true'  # 启用追踪
os.environ['LANGCHAIN_API_KEY'] =  # 设置你的API密钥

我们如何使用工具来产生结构化输出？

函数调用/工具使用仅生成有效载荷。

有效载荷通常是JSON字符串，可以传递给API，或者在本例中，传递给解析器以产生结构化输出。

LangChain提供了llm.with_structured_output(schema)，使得生成符合模式的结构化输出变得非常容易。

from langchain_anthropic import ChatAnthropic
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field

# 数据模型
class Code(BaseModel):
    """代码输出"""

# LLM
llm = ChatAnthropic(
    model="claude-3-opus-20240229",
    default_headers={
   
   "anthropic-beta": "tools-2024-04-04"},
)

# 结构化输出，包括原始内容将捕获原始输出和解析器错误
structured_llm = llm.with_structured_output(Code, include_raw=True)
code_output = structured_llm.invoke(
    "Write a python program that print