Output Parser
展示 Output Parsers 在 LangChain 中的概念與應用，主要用於從模型返回的輸出中提取結構化資訊，而不是僅僅返回純文字或 AIMessage。以下是對這張圖的詳細解釋：
1. Output Parsers 的概念
- 作用：將模型的輸出解析為結構化數據，而不是僅僅返回純文字或 AIMessage。
- 優勢：
- 提高數據處理的精確性和一致性。
- 更容易與外部系統進行集成，例如將結果轉換為 JSON、DataFrame 或其他結構化格式。
2. LangChain 提供的多種 Output Parsers
LangChain 中支持多種輸出解析器，滿足不同的應用需求：
- String Parser
- 將輸出解析為純字符串。
- 適用於簡單的文字輸出場景。
- List Parser
- 將輸出解析為列表結構。
- 適合處理多項輸出的情境，例如多條回答。
- Structured Parser
- 將輸出解析為更複雜的結構化數據，例如字典。
- 適用於需要高精度的多字段提取場景。
- Datetime Parser
- 將輸出解析為日期和時間格式。
- 適合處理與時間相關的模型輸出。
- Pandas DataFrame Parser
- 將輸出直接解析為 Pandas DataFrame。
- 適合用於處理表格型數據的場景。
- JSON Parser
- 將輸出解析為 JSON 格式。
- 適合於需要結構化數據進行後續處理的場景。
3. Output Parsers 的實現方式
Output Parsers 有兩種主要的實現方法：
-
.parse()方法-
用於手動解析模型輸出。
-
範例：
parsed_output = output_parser.parse(raw_output)
-
-
.invoke()方法-
自動調用解析器並與模型交互。
-
範例：
parsed_output = output_parser.invoke(model_output)
-
4. Format Instructions
- 用途：
- 一些 Output Parsers 自帶格式說明，幫助生成符合特定解析格式的輸出。
- 這些格式說明可以作為提示，告訴模型如何構造輸出以便解析器正確解析。
- 方法：
-
使用
.get_format_instructions()獲取格式化提示。 -
範例：
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
print(format_instructions)
-
5. Output Parsers 的應用場景
5.1 結構化問答
-
使用 JSON Parser 將模型的輸出結構化為 JSON 格式，方便後續處理。
{
"question": "What is the capital of France?",
"answer": "Paris"
}
5.2 表格型輸出
- 使用 Pandas DataFrame Parser 將模型的輸出直接解析為 DataFrame，用於分析或可視化。
5.3 日期處理
- 使用 Datetime Parser 提取模型輸出中的日期或時間信息，適用於日程安排或時間篩選場景。
6. 總結
- Output Parsers 是 LangChain 中的重要組件，可以幫助將模型輸出轉換為結構化數據。
- 支持多種解析器，包括字符串、列表、結構化數據、JSON、DataFrame 等。
- 提供
.parse()和.invoke()方法，方便靈活地解析輸出。 - 配合
get_format_instructions()，可以引導模型生成更符合需求的輸出格式。