langchain输出解析器

学Linux的语莫2025-09-24 17:19

1.json格式

output_parser = JsonOutputParser()

定义输出解析器

调用的提示词里面明确指定使用json格式

复制代码

from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

import utils

#获得访问大模型客户端
client = utils.get_client()
output_parser = JsonOutputParser()

# 提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个专业的程序员"),
    ("user", "{input}")
])
# 将提示和模型合并以进行调用
chain = prompt | client | output_parser

#明确告诉大模型，要用JSON格式的输出，这个时候我们的JsonOutputParser才能发挥作用，把大模型的输出变成json格式，再方便后期处理
result = chain.invoke({"input": "langchain是什么? 问题用question 回答用ans 返回一个JSON格式"})
print(type(result))
print(result)

2.csv

output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()

必须以逗号分隔

复制代码

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser
import utils

# 获得访问大模型客户端
client = utils.get_client()
# 创建解析器
output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()
# 提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个专业的程序员"),
    ("user", "{input}")
])
# 将提示和模型合并以进行调用
chain = prompt | client | output_parser
# 示例调用
print(chain.invoke({"input": "列出Python的三个主要版本, 用逗号分隔"}))

3.datetime

output_parser = DatetimeOutputParser()