Un guide complet des analyseurs de sortie - Analytics Vidhya

Les analyseurs de sortie sont essentiels pour transformer du texte non structuré à partir de modèles de grand langage (LLMS) en formats structurés comme des modèles JSON ou pydantiques, simplifiant le traitement en aval. Alors que de nombreux LLM offrent une fonction ou un outil pour cela, les analyseurs de sortie restent précieux pour la génération structurée de données et la normalisation de la sortie.

Table des matières

• Analyseurs de sortie pour les données structurées
• Exemple de PydanticOutputParser
• Intégration Langchain Expression Language (LCEL)
• Sorties structurées en streaming
• Analyse de sortie JSON
  • Pydantic et JSONOutputParser
  • Streaming Sorties JSON
  • JSONOutputParser sans pydance
• Analyse de sortie XML avec XMLOutputParser
  • Génération et analyse de base XML
  • Personnalisation des balises XML
  • STRIEUX SORTIES XML
  • Considérations clés
  • Analyse de sortie YAML avec YAMLOutputParser
  • Génération de sortie YAML de base
  • Analyse et validation YAML
  • Personnalisation des schémas YAML
  • Ajout d'instructions de formatage personnalisées
  • Avantages de Yaml
• Gestion des erreurs d'analyse avec RetryOutputParser
  • Réessayer sur les erreurs d'analyse
  • Utilisation de RetryOutputParser
  • Chaînes personnalisées pour la réessayer l'analyse
  • Avantages de RetryOutputParser
• Utilisation de l'analyseur de sortie de sortie
  • Analyse de sortie et de fixation
  • OutputFixingParser en action
  • Caractéristiques clés de la sortie de sortie
• Résumé
• Questions fréquemment posées

Analyseurs de sortie pour les données structurées

Les LLM produisent souvent du texte non structuré; Les analyseurs de sortie convertissent cela en données structurées. Alors que certains modèles prennent en charge nativement la sortie structurée, les analyseurs sont cruciaux lorsqu'ils ne le font pas. Ils implémentent deux méthodes de base:

• get_format_instructions : définit le format souhaité pour la réponse du modèle.
• parse : transforme la sortie du modèle en format structuré spécifié.

Une méthode facultative, parse_with_prompt , utilise à la fois la réponse et l'invite pour l'amélioration de l'analyse, bénéfique pour les tentatives ou les corrections.

Exemple de PydanticOutputParser

Le PyndanticOutputParser est idéal pour définir et valider les sorties structurées à l'aide de modèles pyndantes. Un exemple étape par étape suit:

(Exemple de code d'extrait de code - PydanticOutputParser Workflow)

(Image de sortie - PyndanticOutputParser Sortie)

Intégration Langchain Expression Language (LCEL)

Les analyseurs de sortie s'intègrent parfaitement à LCEL, permettant un chaînage sophistiqué et un streaming de données:

(Exemple d'extrait de code - intégration LCEL)

(Image de sortie - sortie d'intégration LCEL)

Sorties structurées en streaming

Les analyseurs de sortie de Langchain prennent en charge le streaming, permettant une génération de sortie dynamique et partielle.

(Exemple d'extrait de code - SimpleJSonOutputParser Streaming)

(Image de sortie - Sortie de streaming SimpleJsonOutputParser)

(Exemple d'extrait de code - PyndanticOutputParser Streaming)

(Image de sortie - PyndanticOutputParser Streaming Sortie)

Avantages clés des analyseurs de sortie:

• Analyse unifiée: convertit le texte brut en formats structurés.
• Validation des données: valide les données avant l'analyse.
• Compatibilité en streaming: permet un traitement de sortie partiel en temps réel.

Analyse de sortie JSON

Le JSONOutputParser analyse efficacement les schémas JSON, extrait les informations structurées des réponses du modèle.

(Caractéristiques clés de JSONOutputParser - Liste)

(Exemple d'extrait de code - JSONOutputParser avec pydontic)

(Image de sortie - JSONOutputParser avec sortie pydantique)

(Exemple d'extrait de code - Streaming JSON Sorties)

(Image de sortie - Streaming JSON Sorties Sortie)

(Exemple d'extrait de code - JSONOutputParser sans pydontique)

(Sortie - JSONOutputParser sans sortie pydante)

Analyse de sortie XML avec XMLOutputParser

XMLOutputParser gère les données hiérarchiques au format XML.

(Quand utiliser XMLOutputParser - Liste)

(Exemple d'extrait de code - Génération et analyse de base XML)

(Image de sortie - Génération XML de base et sortie d'analyse)

(Exemple d'extrait de code - Personnalisation des balises XML)

(Image de sortie - Personnalisation des balises XML Sortie)

(Exemple de code d'extrait de code - Structure de sorties XML)

(Image de sortie - sortie XML en streaming Sortie)

(Considérations clés pour XMLOutputParser - Liste)

Analyse de sortie YAML avec YAMLOutputParser

YAMLOutputParser facilite la génération et l'analyse des sorties YAML.

(Quand utiliser YamloutputParser - Liste)

(Exemple d'extrait de code - Génération de sortie YAML de base)

(Image de sortie - Génération de sortie YAML de base Sortie)

(Exemple d'extrait de code - analyse YAML et validation)

(Image de sortie - Sortie d'analyse YAML et de validation)

(Exemple d'extrait de code - Personnalisation des schémas YAML)

(Sortie - Personnalisation des schémas YAML Sortie)

(Exemple d'extrait de code - Ajout d'instructions de formatage personnalisées)

(Avantages de Yaml - Liste)

Gestion des erreurs d'analyse avec RetryOutputParser

RetryOutputParser Retrie l'analyse à l'aide de l'invite d'origine et de l'échec de la sortie.

(Quand réessayer l'analyse - liste)

(Exemple d'extrait de code - réessayer sur les erreurs d'analyse)

(Image de sortie - réessayer sur les erreurs d'analyse de sortie)

(Exemple d'extrait de code - Utilisation de RetryOutputParser)

(Image de sortie - Utilisation de la sortie RetryOutputParser)

(Exemple d'extrait de code - Chaînes personnalisées pour la réessayer l'analyse)

(Image de sortie - chaînes personnalisées pour la sortie de l'analyse de réessayer)

(Avantages de RetryOutputParser - Liste)

Utilisation de l'analyseur de sortie de sortie

OutputFixingParser corrige les sorties mal conformes à l'aide du LLM.

(Quand utiliser un analyseur de sortie de sortie - Liste)

(Exemple d'extrait de code - Sortie d'analyse et de fixation)

(Image de sortie - Analyse de sortie et de sortie de sortie)

(Exemple d'extrait de code - OutputFixingParser en action)

(Image de sortie - OutputFixingParser dans Action Sortie)

(Caractéristiques clés de OutputFixingParser - Liste)

Résumé

YAMLOutputParser, RetryOutputParser et OutputFixingParser sont cruciaux pour gérer des données structurées et gérer les erreurs d'analyse. Ils améliorent la robustesse et l'efficacité des applications basées sur LLM.

(Considérez également - Genai Pinnacle Program)

Questions fréquemment posées

(Q1 - Q5 et réponses - Liste)

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