Ein umfassender Leitfaden zu Output -Parsers - Analytics Vidhya

Ausgangsparser sind für die Umwandlung unstrukturierter Text aus großen Sprachmodellen (LLMs) in strukturierte Formate wie JSON- oder Pydantic -Modelle unerlässlich, wodurch die nachgeschaltete Verarbeitung vereinfacht wird. Während viele LLMs Funktion oder Tool anbieten, die dies fordern, bleiben die Ausgabeparser für die strukturierte Datenerzeugung und die Normalisierung der Ausgabe wertvoll.

Inhaltsverzeichnis

• Ausgabe von Parsers für strukturierte Daten
• PydanticoutputParser -Beispiel
• Langchain Expression Language (LCEL) Integration
• Streaming strukturierte Ausgänge
• JSON -Ausgangsparsing
  • Pydantic und JsonOutputParser
  • Streaming -JSON -Ausgänge
  • JsonOutputParser ohne pydantisch
• XML -Ausgangsanalyse mit XMloutputParser
  • Grundlegende XML -Erzeugung und Parsen
  • Anpassen von XML -Tags
  • Streaming -XML -Ausgänge
  • Schlüsselüberlegungen
  • YAML -Ausgangsanalyse mit YamloutputParser
  • Grundlegende YAML -Ausgangsgenerierung
  • Yaml -Parsing und Validierung
  • Anpassen von YAML -Schemas
  • Hinzufügen von Anweisungen für benutzerdefinierte Formatierungen
  • Vorteile von Yaml
• Umgang mit Parsing -Fehlern mit dem Wiederholungspilener
  • Wiederholung des Parsensfehlers erneut
  • Verwenden von RetyrputParser
  • Benutzerdefinierte Ketten für die Wiederholung des Parsens
  • Vorteile von WiederholungsputParser
• Verwenden des Ausgangsfixing -Parsers
  • Analyse und Behebung der Ausgabe
  • OutputFixingParser in Aktion
  • Schlüsselmerkmale von OutputFixingParserser
• Zusammenfassung
• Häufig gestellte Fragen

Ausgabe von Parsers für strukturierte Daten

LLMs erzeugen häufig unstrukturierten Text; Ausgangsparser umwandeln dies in strukturierte Daten. Während einige Modelle den strukturierten Ausgang nativ unterstützen, sind Parsers von entscheidender Bedeutung, wenn sie dies nicht tun. Sie implementieren zwei Kernmethoden:

• get_format_instructions : Definiert das gewünschte Format für die Antwort des Modells.
• parse : Verwandelt die Ausgabe des Modells in das angegebene strukturierte Format.

Eine optionale Methode, parse_with_prompt , verwendet sowohl die Antwort als auch die Aufforderung zur Verbesserung der Parsen, von Vorteil für Wiederholungen oder Korrekturen.

PydanticoutputParser -Beispiel

Der PydanticoutputParser ist ideal, um strukturierte Ausgänge mithilfe von pydantischen Modellen zu definieren und zu validieren. Ein Schritt-für-Schritt-Beispiel folgt:

(Beispiel Code Snippet - PydanticoutputParser Workflow)

(Ausgangsbild - PydanticoutputParser -Ausgang)

Langchain Expression Language (LCEL) Integration

Ausgabeparsers integrieren nahtlos in LCEL, wodurch ausgefeiltes Ketten- und Datenstroming ermöglicht wird:

(Beispiel für Code -Snippet - LCEL -Integration)

(Ausgangsbild - LCEL -Integrationsausgabe)

Streaming strukturierte Ausgänge

Die Ausgangsparser von Langchain unterstützen das Streaming und ermöglichen eine dynamische Erzeugung der teilweisen Ausgabe.

(Beispiel Code Snippet - SimpleJsonOutputParser Streaming)

(Ausgabebild - SimpleJsonOutputParser Streaming -Ausgabe)

(Beispiel Code Snippet - PydanticoutputParser Streaming)

(Ausgangsbild - PydanticoutputParser Streaming -Ausgang))

Wichtige Vorteile von Ausgangsparsers:

• Unified Parsing: Umgewandelt Rohtext in strukturierte Formate.
• Datenvalidierung: Validiert Daten vor der Parsen.
• Streaming-Kompatibilität: Ermöglicht eine partielle Ausgangsverarbeitung in Echtzeit.

JSON -Ausgangsparsing

Der JsonOutputParser analysiert JSON -Schemas effizient und extrahiert strukturierte Informationen aus Modellantworten.

(Schlüsselmerkmale von JsonOutputParser - Liste)

,

(Ausgabebild - JSONOUTPUTPARSER mit pydantischer Ausgabe)

(Beispielcode -Snippet - Streaming JSON -Ausgänge)

(Ausgangsbild - Streaming JSON -Ausgabe Ausgabe)

,

(Ausgabe - JsonOutputParser ohne pydantische Ausgabe)

XML -Ausgangsanalyse mit XMloutputParser

XMloutputParser behandelt hierarchische Daten im XML -Format.

(Wenn Sie XMloutputParser - Liste verwenden können)

(Beispielcode -Snippet - Basic XML -Erzeugung und -analysieren)

(Ausgangsbild - Basic XML -Erzeugung und Parsingleistung)

(Beispielcode -Snippet - Anpassen von XML -Tags)

(Ausgabebild - Anpassen von XML -Tags Ausgabe)

(Beispiel Code Snippet - Streaming XML -Ausgänge)

(Ausgangsbild - Streaming XML -Ausgang Ausgabe)

(Wichtige Überlegungen für XMloutputParser - Liste)

YAML -Ausgangsanalyse mit YamloutputParser

YamloutputParser ermöglicht die Erzeugung und Parsen von YAML -Ausgängen.

(Wann verwenden Sie YamloutputParser - Liste)

(Beispiel Code Snippet - Basic YAML -Ausgabegenerierung)

(Ausgangsbild - Basic YAML -Ausgangsgenerierung Ausgang)

(Beispielcode -Snippet - Yaml -Parsen und Validierung)

(Ausgabebild - YAML -Analyse und Validierungsausgabe)

(Beispielcode -Snippet - Anpassen von YAML -Schemas)

(Ausgabe - Anpassen von YAML -Schemasausgaben)

(Beispielcode -Snippet - Hinzufügen benutzerdefinierter Formatierungsanweisungen)

(Vorteile von Yaml - Liste)

Umgang mit Parsing -Fehlern mit dem Wiederholungspilener

RECHYOUTPUTPARSER RETVERSCHRIES VERSICHERUNG DER UNTERSTÜTTIGEN EINFAHREN UND DER FAIL -Ausgang.

(Wann wiederholen - Liste)

(Beispielcode -Snippet - Wiederholung bei Parsenfehlern)

(Ausgabebild - Wiederholung von Parsing -Fehlern Ausgabe)

(Beispielcode -Snippet - Verwenden von RetyryoutputParser)

(Ausgangsbild - Verwenden von RetyryOutputParser -Ausgabe)

(Beispiel für Code -Snippet - Benutzerdefinierte Ketten für die Wiederholung des Parsens)

(Ausgangsbild - Benutzerdefinierte Ketten zum Wiederholen von Parsingausgaben)

(Vorteile von WiederholungsputParser - Liste)

Verwenden des Ausgangsfixing -Parsers

OutputFixingParser korrigiert fehlformierte Ausgänge mit dem LLM.

(Wann verwenden Sie Ausgabefixing -Parser - Liste)

(Beispiel für Code -Snippet - Analyse und Fixierungsausgabe)

(Ausgangsbild - Analyse und Behebung der Ausgabeausgabe)

(Beispiel Code Snippet - OutputFixingParser in Aktion)

(Ausgabebild - AusgabefixingParser in der Aktion Ausgabe)

(Schlüsselmerkmale von OutputFixingParser - Liste)

Zusammenfassung

YamloutputParser, RetyryoutputParser und OutputFixingParser sind entscheidend für die Verwaltung strukturierter Daten und die Behandlung von Parsingfehlern. Sie verbessern die Robustheit und Effizienz von LLM-basierten Anwendungen.

(Auch überlegen - Genai Pinnacle Program)

Häufig gestellte Fragen

(Q1 - Q5 und Antworten - Liste)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEin umfassender Leitfaden zu Output -Parsers - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!