Langchain简化大模型输出处理：OutputParser使用示例2

NumberedListOutputParser：

NumberedListOutputParser是LangChain中用于解析大型模型返回的数据的工具。它可以将模型返回的数字列表格式的文本解析为结构化数据，以便进一步处理和分析。

按以下格式解析大模型返回的数据，\n\n1. foo\n\n2.栏\n\n3.巴兹

例子：

# 读取OPENAI_API_KEY from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _=load_dotenv(find_dotenv()) from langchain.output_parsers import NumberedListOutputParser from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI # 假设使用OpenAI 作为LLM llm=ChatOpenAI(model_name='gpt-3.5- Turbo') # 创建输出解析器output_parser=NumberedListOutputParser() # 获取格式化指令format_instructions=output_parser.get_format_instructions() # 创建提示模板提示=PromptTemplate( template='请列出5 {subject} .\n{format_instructions}', input_variables=['subject'],partial_variables={'format_instructions': format_instructions} ) # 格式化输入并调用LLM input_text=Prompt.format_prompt(subject='世界名曲') response=llm. invoke(input_text) print('大模型原始输出内容为：\n', response.content) # 解析输出parsed_output=output_parser.parse(response.content) print(parsed_output) 运行代码得到的输出是：

大模型原始输出内容为：

1. 皇后乐队的《波西米亚狂想曲》

2. 约翰·列侬的《想象》

3. Nirvana 的《闻起来像青少年精神》

4. 披头士乐队的《嘿裘德》

5. 迈克尔·杰克逊的《比利·简》

[皇后乐队的《波西米亚狂想曲》、约翰·列侬的《想象》、涅槃乐队的《闻起来像青少年精神》、披头士乐队的《嘿裘德》、迈克尔·杰克逊的《比利·简》]

MarkdownList 输出解析器

MarkdownListOutputParser 能够解析大型模型返回的Markdown 列表格式的文本，将其转换为Python 列表或其他适当的数据结构。它可以识别Markdown语法，例如项目符号和编号列表，并提取内容。这对于从模型生成的Markdown 输出中提取结构化信息非常有用，特别是在处理文档生成任务时。

处理后的内容格式： - foo\n- bar\n- baz

例子：

# 读取OPENAI_API_KEY from dotenv import load_dotenv, find_dotenv _=load_dotenv(find_dotenv()) from langchain.output_parsers import MarkdownListOutputParser from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI # 假设使用OpenAI 作为LLM llm=ChatOpenAI(model_name='gpt-3.5- Turbo') # 创建输出解析器output_parser=MarkdownListOutputParser() # 获取格式化指令format_instructions=output_parser.get_format_instructions() # 创建提示模板提示=PromptTemplate( template='请列出5 {subject} .\n{format_instructions}', input_variables=['subject'],partial_variables={'format_instructions': format_instructions} ) # 格式化输入并调用LLM input_text=Prompt.format_prompt(subject='世界名曲') response=llm. invoke(input_text) print('大模型原始输出内容为：\n', response.content) # 解析输出parsed_output=output_parser.parse(response.content) print(parsed_output) 运行结果：

- 皇后乐队的《波西米亚狂想曲》

——约翰·列侬的《想象》

- 披头士乐队的《昨天》

- Nirvana 的“闻起来像青少年精神”

- 老鹰乐队的《加州旅馆》

[皇后乐队的《波西米亚狂想曲》、约翰·列侬的《想象》、披头士乐队的《昨天》、涅槃乐队的《闻起来像青少年精神》、老鹰乐队的《加州旅馆》]

可见，使用langchain提供的outparser，我们可以轻松处理大模型返回的各种格式的内容。