Panduan Komprehensif untuk Output Parsers - Analytics Vidhya

Parser output adalah penting untuk mengubah teks tidak berstruktur dari model bahasa besar (LLMs) ke dalam format berstruktur seperti model JSON atau Pydantic, memudahkan pemprosesan hiliran. Walaupun banyak LLM menawarkan fungsi atau alat yang memanggil ini, parser output kekal berharga untuk penjanaan data berstruktur dan normalisasi output.

Jadual Kandungan

• Parser output untuk data berstruktur
• Contoh PydanticOutputParser
• Integrasi Bahasa Langchain Expression (LCEL)
• Output berstruktur streaming
• JSON Output Parsing
  • Pydantic dan JsonOutputParser
  • Streaming JSON Output
  • JsonOutputParser tanpa Pydantic
• Penghantaran Output XML dengan XMLOutputParser
  • Generasi XML asas dan parsing
  • Menyesuaikan tag XML
  • Output XML streaming
  • Pertimbangan utama
  • Yaml Output Parsing dengan YamloutputParser
  • Generasi Output Yaml Asas
  • Penghantaran dan Pengesahan Yaml
  • Menyesuaikan Skema Yaml
  • Menambah arahan pemformatan tersuai
  • Kelebihan Yaml
• Mengendalikan kesilapan parsing dengan retryoutputparser
  • Mencuba semula kesilapan parsing
  • Menggunakan RetryOutputParser
  • Rantai tersuai untuk mencuba semula parsing
  • Manfaat RetRyOutputParser
• Menggunakan parser outputfixing
  • Menghuraikan dan menetapkan output
  • OutputFixingParser dalam tindakan
  • Ciri -ciri utama outputfixingparser
• Ringkasan
• Soalan yang sering ditanya

Parser output untuk data berstruktur

LLM sering menghasilkan teks yang tidak tersusun; Parser output menukar ini ke dalam data berstruktur. Walaupun sesetengah model secara asli menyokong output berstruktur, parser adalah penting apabila mereka tidak. Mereka melaksanakan dua kaedah teras:

• get_format_instructions : Menentukan format yang dikehendaki untuk tindak balas model.
• parse : Mengubah output model ke dalam format berstruktur yang ditentukan.

Kaedah pilihan, parse_with_prompt , menggunakan kedua -dua tindak balas dan prompt untuk parsing yang lebih baik, bermanfaat untuk pengambilan semula atau pembetulan.

Contoh PydanticOutputParser

PydanticOutputParser sangat sesuai untuk menentukan dan mengesahkan output berstruktur menggunakan model Pydantic. Contoh langkah demi langkah berikut:

(Contoh Coretan Kod - Aliran Kerja PydanticOutputParser)

(Imej Output - Output PydanticOutputParser)

Integrasi Bahasa Langchain Expression (LCEL)

Parser output mengintegrasikan dengan lancar dengan LCEL, membolehkan chaining dan streaming data yang canggih:

(Contoh Coretan Kod - Integrasi LCEL)

(Imej Output - Output Integrasi LCEL)

Output berstruktur streaming

Parser output Langchain menyokong streaming, yang membolehkan generasi output dinamik, separa.

(Contoh Coretan Kod - Streaming SimpleJsonOutputParser)

(Imej Output - Output Streaming SimpleJsonOutputParser)

(Contoh Coretan Kod - Streaming PydanticOutputParser)

(Imej Output - Output Streaming PydanticOutputParser)

Kelebihan utama parser output:

• Unified Parsing: Menukar teks mentah ke dalam format berstruktur.
• Pengesahan Data: Mengesahkan data sebelum parsing.
• Keserasian Streaming: Membolehkan pemprosesan output sebahagian, masa nyata.

JSON Output Parsing

JsonOutputParser dengan cekap menghidupkan skema JSON, mengekstrak maklumat berstruktur dari respons model.

(Ciri Utama JsonOutputParser - Senarai)

(Contoh Kod Coretan - JsonOutputParser dengan Pydantic)

(Imej Output - JsonOutputParser dengan output pydantic)

(Contoh Coretan Kod - Streaming JSON Output)

(Imej Output - Output output JSON streaming)

(Contoh Coretan Kod - JsonOutputParser tanpa Pydantic)

(Output - JsonOutputParser tanpa output Pydantic)

Penghantaran Output XML dengan XMLOutputParser

XMLOutputParser mengendalikan data hierarki dalam format XML.

(Bila Menggunakan Senarai XMLOutputParser -

(Contoh Coretan Kod - Generasi XML Asas dan Parsing)

(Imej Output - Generasi XML Asas dan Output Parsing)

(Contoh Coretan Kod - Menyesuaikan Tag XML)

(Output Imej - Menyesuaikan output tag XML)

(Contoh Coretan Kod - Output XML Streaming)

(Output Imej - Output Output XML Streaming)

(Pertimbangan Utama untuk XMLOutputParser - Senarai)

Yaml Output Parsing dengan YamloutputParser

YamloutputParser memudahkan penjanaan dan parsing output YAML.

(Bila Menggunakan Senarai YamloutputParser -

(Contoh Coretan Kod - Generasi Output YAML Asas)

(Imej Output - Output Generasi Output YAML Asas)

(Contoh Coretan Kod - Penghantaran dan Pengesahan YAML)

(Imej Output - Output Parsing dan Pengesahan YAML)

(Contoh Coretan Kod - Menyesuaikan Skema Yaml)

(Output - Menyesuaikan output skema YAML)

(Contoh Coretan Kod - Menambah Arahan Pemformatan Kustom)

(Kelebihan YAML - Senarai)

Mengendalikan kesilapan parsing dengan retryoutputparser

RetRyOutputParser menghidupkan semula parsing menggunakan prompt asal dan output gagal.

(Bila hendak mencuba parsing - senarai)

(Contoh Coretan Kod - Mengembalikan Kesalahan Parsing)

(Imej Output - Mengembalikan semula Output Kesilapan Parsing)

(Contoh Coretan Kod - Menggunakan RetRyOutputParser)

(Imej Output - Menggunakan Output RetRyOutputParser)

(Contoh Coretan Kod - Rantaian Custom untuk Mengembalikan Parsing)

(Imej Output - Rantai tersuai untuk mencuba semula output parsing)

(Manfaat RetryOutputParser - Senarai)

Menggunakan parser outputfixing

OutputFixingParser membetulkan output yang salah dengan menggunakan LLM.

(Bila Menggunakan OutputFixing Parser - Senarai)

(Contoh Coretan Kod - Parsing dan Menetapkan Output)

(Imej Output - Parsing dan menetapkan output output)

(Contoh Coretan Kod - OutputFixingParser dalam Tindakan)

(Output Imej - OutputFixingParser dalam Output Tindakan)

(Ciri Utama OutputFixingParser - Senarai)

Ringkasan

YamloutputParser, RetryOutputParser, dan OutputFixingParser adalah penting untuk menguruskan data berstruktur dan mengendalikan kesilapan parsing. Mereka meningkatkan keteguhan dan kecekapan aplikasi berasaskan LLM.

(Juga pertimbangkan - Program Pinnacle Genai)

Soalan yang sering ditanya

(Q1 - Q5 dan Jawapan - Senarai)

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Komprehensif untuk Output Parsers - Analytics Vidhya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!