【langchain学习】使用JsonOutputParser让大模型生成结构化JSON数据

使用Langchain处理结构化数据，以JsonOutputParser为例。以下是具体步骤和代码示例：

1. 导入所需库：

   from config import llm
   from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
   from langchain_core.prompts import PromptTemplate
   from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field复制

2. 定义数据模型：

   class People(BaseModel):
       name: str = Field(description="人物的名称")
       age: str = Field(description="人物的年龄")
       country: str = Field(description="人物的国籍")复制

3. 设置JsonOutputParser：

   parser = JsonOutputParser(pydantic_object=People)复制

4. 设置提示模板：

   prompt = PromptTemplate(
       template="Answer the user query.\n{format_instructions}\n{query}\n",
       input_variables=["query"],
       partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
   )复制

5. 定义链操作：

   chain = prompt | llm | parser复制

6. 调用链操作并处理查询：

   query = "姚明"
   result = chain.invoke({"query": query})
   print(result)复制

7. 示例输出：

{'name': '姚明', 'age': '40', 'country': '中国'}
 
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