如何解析 YAML 输出
前提条件
本指南假设您熟悉以下概念：
不同提供商的 LLM 可能在特定数据的训练上具有不同的优势。这也意味着某些模型在生成 JSON 以外格式的输出时可能“更好”且更可靠。
此输出解析器允许用户指定任意模式，并查询 LLM 以获取符合该模式的输出，使用 YAML 格式化其响应。
note
请记住，大型语言模型是泄漏的抽象！您必须使用具有足够容量的 LLM 来生成格式良好的 YAML。
%pip install -qU langchain langchain-openai
import os
from getpass import getpass
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass()
我们使用 Pydantic 和 YamlOutputParser 来声明我们的数据模型，并为模型提供更多上下文，以便它知道应该生成什么类型的 YAML：
from langchain.output_parsers import YamlOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 定义您所需的数据结构。
class Joke(BaseModel):
setup: str = Field(description="设置笑话的问题")
punchline: str = Field(description="解决笑话的答案")
model = ChatOpenAI(temperature=0)
# 以及一个旨在提示语言模型填充数据结构的查询。
joke_query = "给我讲个笑话。"
# 设置一个解析器 + 将指令注入到提示模板中。
parser = YamlOutputParser(pydantic_object=Joke)
prompt = PromptTemplate(
template="回答用户查询。\n{format_instructions}\n{query}\n",
input_variables=["query"],
partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
)
chain = prompt | model | parser
chain.invoke({"query": joke_query})
Joke(setup="为什么自行车找不到回家的路？", punchline='因为它失去了方向感！')
解析器将自动解析输出 YAML 并创建一个包含数据的 Pydantic 模型。我们可以看到解析器的 format_instructions，这些指令会被添加到提示中：
parser.get_format_instructions()
'输出应格式化为符合以下给定 JSON 模式的 YAML 实例。\n\n# 示例\n## 模式\n```\n{"title": "Players", "description": "一组玩家", "type": "array", "items": {"$ref": "#/definitions/Player"}, "definitions": {"Player": {"title": "Player", "type": "object", "properties": {"name": {"title": "Name", "description": "玩家姓名", "type": "string"}, "avg": {"title": "Avg", "description": "击球平均值", "type": "number"}}, "required": ["name", "avg"]}}}\n```\n## 格式良好的实例\n```\n- name: John Doe\n avg: 0.3\n- name: Jane Maxfield\n avg: 1.4\n```\n\n## 模式\n```\n{"properties": {"habit": { "description": "一种常见的日常习惯", "type": "string" }, "sustainable_alternative": { "description": "对该习惯的环保替代品", "type": "string"}}, "required": ["habit", "sustainable_alternative"]}\n```\n## 格式良好的实例\n```\nhabit: 使用一次性水瓶进行日常补水。\nsustainable_alternative: 切换到可重复使用的水瓶，以减少塑料废物并降低您的环境足迹。\n``` \n\n请遵循标准的 YAML 格式约定，缩进为 2 个空格，并确保数据类型严格遵循以下 JSON 模式： \n```\n{"properties": {"setup": {"title": "Setup", "description": "设置笑话的问题", "type": "string"}, "punchline": {"title": "Punchline", "description": "解决笑话的答案", "type": "string"}}, "required": ["setup", "punchline"]}\n```\n\n请确保始终将 YAML 输出用三个反引号（```）括起来。请不要添加任何其他内容，除了有效的 YAML 输出！'
您可以并且应该尝试在提示的其他部分添加自己的格式提示，以增强或替换默认指令。
下一步
您现在已经学习了如何提示模型返回 XML。接下来，请查看 获取结构化输出的更广泛指南，以获取其他相关技术。