如何使用输出修复解析器

此输出解析器包装了另一个输出解析器，并且在第一个解析器失败时，会调用另一个大语言模型来修复任何错误。

但我们可以做除了抛出错误之外的其他事情。具体来说，我们可以将格式错误的输出连同格式化后的指令一起传递给模型，并让它进行修复。

对于本示例，我们将使用上述 Pydantic 输出解析器。如果传入一个不符合该模式的结果，将会发生以下情况：

from typing import List

from langchain_core.exceptions import OutputParserException
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field

API 参考:输出解析异常 |PydanticOutputParser |ChatOpenAI

class Actor(BaseModel):
    name: str = Field(description="name of an actor")
    film_names: List[str] = Field(description="list of names of films they starred in")


actor_query = "Generate the filmography for a random actor."

parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Actor)

misformatted = "{'name': 'Tom Hanks', 'film_names': ['Forrest Gump']}"

try:
    parser.parse(misformatted)
except OutputParserException as e:
    print(e)

Invalid json output: {'name': 'Tom Hanks', 'film_names': ['Forrest Gump']}
For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/OUTPUT_PARSING_FAILURE

现在我们可以构建并使用一个 OutputFixingParser。该输出解析器接受另一个输出解析器作为参数，同时还接受一个用于尝试纠正任何格式错误的语言模型（LLM）。

from langchain.output_parsers import OutputFixingParser

new_parser = OutputFixingParser.from_llm(parser=parser, llm=ChatOpenAI())

API 参考:输出修复解析器

new_parser.parse(misformatted)

Actor(name='Tom Hanks', film_names=['Forrest Gump'])

查找 OutputFixingParser 的 API 文档。