Python 中的结构化 LLM 输出存储和解析

文章预览

介绍 生成式人工智能目前在世界各地得到广泛应用。大型语言模型能够理解用户所提供的文本并在此基础上生成文本，这导致了从聊天机器人到文本分析器的众多应用。 但这些大型语言模型通常以非结构化方式按原样生成文本。有时我们希望 LLM 生成的输出采用结构格式，例如 JSON（JavaScript 对象表示法）格式。假设我们正在使用 LLM 分析社交媒体帖子，并且我们需要代码本身中 LLM 生成的输出作为 JSON/python 变量来执行其他任务。 通过提示工程实现这一目标是可能的，但需要花费大量时间来修改提示。为了解决这个问题，LangChain 引入了输出解析，它可以用于将 LLM 输出存储转换为结构化格式。 学习目标 解释大型语言模型生成的输出 使用 Pydantic 创建自定义数据结构 了解提示模板的重要性并生成格式化 LLM 输出的提示模板 了解如何使用 LangChain 创建 ………………………………