【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：
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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 -
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") -
设置JsonOutputParser：
parser = JsonOutputParser(pydantic_object=People) -
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()}, ) -
定义链操作：
chain = prompt | llm | parser -
调用链操作并处理查询：
query = "姚明" result = chain.invoke({"query": query}) print(result) -
示例输出：
{'name': '姚明', 'age': '40', 'country': '中国'}Process finished with exit code 0