LangChain 中的输出解析器
2026-08-13 16:08:13
语言模型输出的是文本，这是给人类阅读的。但很多时候，你可能想要获得的是程序能够处理的结构化信息。这就是输出解析器发挥作用的地方。
输出解析器是一种专用于处理和构建语言模型响应的类。一个基本的输出解析器类通常需要实现两个核心方法。
- get_format_instructions：这个方法需要返回一个字符串，用于指导如何格式化语言模型的输出，告诉它应该如何组织并构建它的回答。
- parse：这个方法接收一个字符串（也就是语言模型的输出）并将其解析为特定的数据结构或格式。这一步通常用于确保模型的输出符合我们的预期，并且能够以我们需要的形式进行后续处理。
- parse_with_prompt(可选)：这个方法接收一个字符串（也就是语言模型的输出）和一个提示（用于生成这个输出的提示），并将其解析为特定的数据结构。这样，你可以根据原始提示来修正或重新解析模型的输出，确保输出的信息更加准确和贴合要求。
python
class OutputParser:
def __init__(self):
pass
def get_format_instructions(self):
# 返回一个字符串，指导如何格式化模型的输出
pass
def parse(self, model_output):
# 解析模型的输出，转换为某种数据结构或格式
pass
def parse_with_prompt(self, model_output, prompt):
# 基于原始提示解析模型的输出，转换为某种数据结构或格式
pass