出力パーサーは、構造化されていないテキストを大規模な言語モデル（LLM）からJSONやPydanticモデルなどの構造化された形式に変換し、ダウンストリーム処理を簡素化するために不可欠です。多くのLLMSはこれを呼び出す機能またはツールを提供しますが、出力パーサーは構造化されたデータ生成と出力正規化にとって価値があります。
目次
- 構造化データの出力パーサー
- PydanticOutputParserの例
- Langchain Expression Language（LCEL）統合
- ストリーミング構造化出力
- JSON出力解析
- PydanticとJsonOutputparser
- JSON出力のストリーミング
- PydanticのないJsonOutputParser
- XMLOutputParserを使用したXML出力解析
- 基本的なXML生成と解析
- XMLタグのカスタマイズ
- ストリーミングXML出力
- 重要な考慮事項
- Yaml Output YamloutputParserを使用したYaml出力
- 基本的なYAML出力生成
- YAMLの解析と検証
- YAMLスキーマのカスタマイズ
- カスタムフォーマット命令の追加
- ヤムルの利点
- RetryoutputParserを使用した解析エラーの処理
- 解析エラーで再試行
- RetryoutputParserを使用します
- 再試行用のカスタムチェーン
- RetryoutputParserの利点
- 出力フィックスパーサーを使用します
- 解析および固定出力
- outputfixingparser in Action
- outputfixingparserの主要な機能
- まとめ
- よくある質問
構造化データの出力パーサー
LLMはしばしば構造化されていないテキストを生成します。出力パーサーは、これを構造化されたデータに変換します。一部のモデルは構造化された出力をネイティブにサポートしていますが、パーサーがそうでない場合は重要です。 2つのコアメソッドを実装してください。
-
get_format_instructions：モデルの応答の目的の形式を定義します。 -
parse：モデルの出力を指定された構造化形式に変換します。
オプションの方法でparse_with_prompt 、応答とプロンプトの両方を使用して、ページングの改善、レトリまたは修正に有益です。
PydanticOutputParserの例
PydanticOutputPurserは、Pydanticモデルを使用して構造化された出力を定義および検証するのに最適です。段階的な例が次のとおりです。
（例のコードスニペット-PydanticOutputPurserワークフロー）
（出力画像-PydanticOutputPurser出力）
Langchain Expression Language（LCEL）統合
出力パーサーは、シームレスにLCELを統合し、洗練されたチェーンとデータストリーミングを可能にします。
（コードスニペットの例 - lcel統合）
（出力画像-LCEL統合出力）
ストリーミング構造化出力
Langchainの出力パーサーは、ストリーミングをサポートし、動的で部分的な出力生成を可能にします。
（例のコードスニペット-SimpleJSonOutputPuparserストリーミング）
（出力画像-SimpleJSonOutputPupParserストリーミング出力）
（例のコードスニペット-PydanticOutputPuparserストリーミング）
（出力画像-PydanticOutputpupparserストリーミング出力）
出力パーサーの重要な利点：
- 統一された解析：生のテキストを構造化された形式に変換します。
- データ検証：解析前にデータを検証します。
- ストリーミング互換性：リアルタイムの部分出力処理を有効にします。
JSON出力解析
JSonOutputParserはJSONスキーマを効率的に解析し、モデル応答から構造化された情報を抽出します。
（JSonOutputParserの主要な機能 - リスト）
（コードスニペットの例-JSonOutputParserとPydantic）
（出力画像-Pydantic出力を備えたJSonOutputParser）
（例のコードスニペット - ストリーミングJSON出力）
（出力画像 - ストリーミングJSON出力出力）
（例のコードスニペット-PydanticのないJsonOutputParser）
（出力-Pydantic出力なしのJSonOutputParser）
XMLOutputParserを使用したXML出力解析
XMLOUTPUTPARSER XML形式で階層データを処理します。
（XMLOUTPUTPARSER -LISTを使用するタイミング）
（例のコードスニペット - 基本的なXML生成と解析）
（出力画像 - 基本XML生成と解析出力）
（例のコードスニペット - XMLタグのカスタマイズ）
（出力画像 - XMLタグのカスタマイズ出力）
（例のコードスニペット - ストリーミングXML出力）
（出力画像 - XML出力のストリーミング出力）
（xmloutputparserの重要な考慮事項 -リスト）
Yaml Output YamloutputParserを使用したYaml出力
YamlOutputParserは、YAML出力の生成と解析を促進します。
（yamloutputparser -listを使用する時期）
（例のコードスニペット - 基本的なYAML出力生成）
（出力画像 - 基本YAML出力生成出力）
（例のコードスニペット - YAML解析と検証）
（出力画像-YAML解析と検証出力）
（例のコードスニペット - YAMLスキーマのカスタマイズ）
（出力 - YAMLスキーマ出力のカスタマイズ）
（例のコードスニペット - カスタムフォーマット手順の追加）
（YAMLの利点 - リスト）
RetryoutputParserを使用した解析エラーの処理
RetryoutputPurserは、元のプロンプトと故障した出力を使用して解析を取得します。
（ペルシングを再試行するタイミング - リスト）
（例のコードスニペット - 解析エラーで再試行）
（出力画像 - 解析エラー出力で再試行）
（例のコードスニペット - RetryoutputParserを使用）
（出力画像-RetryOutputParser出力を使用）
（例のコードスニペット - 再試用のためのカスタムチェーン）
（出力画像 - 出力を解析するためのカスタムチェーン）
（RetryoutputParserの利点 - リスト）
出力フィックスパーサーを使用します
outputfixingparserは、LLMを使用して誤った出力を修正します。
（出力フィックスパーサーを使用するタイミング-list）
（例のコードスニペット - 解析と出力の修正）
（出力画像 - 出力の解析と固定出力）
（コードスニペットの例-OUTPUTFIXINGPARSERが実行中）
（出力画像-OUTPUTFIXINGPARSER IN ACTION OUTPUT）
（outputfixingparserの重要な機能 - リスト）
まとめ
YamloutputParser、RetryoutputParser、およびoutputFixingParserは、構造化されたデータの管理と解析エラーの処理に不可欠です。これらは、LLMベースのアプリケーションの堅牢性と効率を高めます。
（考えてみてください-Genai Pinnacleプログラム）
よくある質問
（Q1 -Q5と回答 - リスト）
以上が出力パーサーへの包括的なガイド - 分析Vidhyaの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
AIが急上昇すると、企業はSEOからGEOに移行しますMay 05, 2025 am 11:09 AMAIアプリケーションの爆発により、企業は従来の検索エンジン最適化（SEO）から生成エンジン最適化（GEO）に移行しています。 Googleがシフトをリードしています。その「AIの概要」機能は、10億人以上のユーザーにサービスを提供しており、ユーザーがリンクをクリックする前に完全な回答を提供しています。 [^2] 他の参加者も急速に上昇しています。 ChatGpt、Microsoft Copilot、Perplexityは、従来の検索結果を完全にバイパスする新しい「Answer Engine」カテゴリを作成しています。 これらのAIに生成された回答にビジネスが表示されない場合、従来の検索結果で高くランク付けされていても、潜在的な顧客は決してあなたを見つけることはありません。 SEOからGeoまで - これは正確に何を意味しますか？ 何十年もの間
これらの経路のどれが今日のAIをプッシュして賞賛されるAGIになることについての大きな賭けMay 05, 2025 am 11:08 AM人工一般情報（AGI）への潜在的なパスを探りましょう。 この分析は、AIの進歩に関する私の進行中のフォーブスコラムの一部であり、AGIと人工的な緊急事態（ASI）を達成する複雑さを掘り下げています。 （関連するアートを参照してください
チャットボットを訓練しますか、それとも逆もありますか？May 05, 2025 am 11:07 AMヒューマンコンピューターの相互作用：適応の繊細なダンス AIチャットボットと対話することは、相互の影響力の繊細なダンスに参加するようなものです。あなたの質問、回答、および好みは、あなたのニーズをよりよく満たすためにシステムを徐々に形作ります。現代の言語モデルは、明示的なフィードバックメカニズムと暗黙のパターン認識を通じて、ユーザーの好みに適応します。彼らはあなたのコミュニケーションスタイルを学び、あなたの好みを思い出し、あなたの期待に合わせて応答を徐々に調整します。 しかし、私たちはデジタルパートナーを訓練している間、同様に重要なことが逆方向に起こっています。これらのシステムとの相互作用は、私たち自身のコミュニケーションパターン、思考プロセス、さらには対人会話の期待さえ微妙に形作っています。 AIシステムとの相互作用は、対人相互作用に対する私たちの期待を再構築し始めています。インスタント応答に適応しました、
カリフォルニアは、AIをタップして、速い追跡の山火事回復許可を促進しますMay 04, 2025 am 11:10 AMAIは、野火の回復許可を合理化します オーストラリアのハイテク企業ArchistarのAIソフトウェアは、機械学習とコンピュータービジョンを利用して、地域の規制に準拠するための建築計画の評価を自動化します。この前検証は重要です
米国がエストニアのAI駆動型デジタル政府から学ぶことができることMay 04, 2025 am 11:09 AMエストニアのデジタル政府：米国のモデル？ 米国は官僚的な非効率性と闘っていますが、エストニアは説得力のある代替品を提供しています。 この小さな国は、AIを搭載した、ほぼ100％デジタル化された市民中心の政府を誇っています。 これはそうではありません
生成AIによる結婚式の計画May 04, 2025 am 11:08 AM結婚式を計画することは記念碑的な仕事であり、しばしば最も組織化されたカップルでさえ圧倒されます。 この記事は、AIの影響に関する進行中のフォーブスシリーズの一部（こちらのリンクを参照）で、生成AIが結婚式の計画にどのように革命をもたらすことができるかを調べます。 結婚式のpl
デジタル防衛AIエージェントとは何ですか？May 04, 2025 am 11:07 AM政府は、さまざまな確立されたタスクにそれらを利用している一方で、企業はAIエージェントを販売のためにますます活用しています。 ただし、消費者の支持者は、個人がターゲットのターゲットに対する防御として自分のAIエージェントを所有する必要性を強調しています
生成エンジン最適化に関するビジネスリーダーのガイド（GEO）May 03, 2025 am 11:14 AMGoogleはこのシフトをリードしています。その「AIの概要」機能はすでに10億人以上のユーザーにサービスを提供しており、誰もがリンクをクリックする前に完全な回答を提供しています。[^2] 他のプレイヤーも速く地位を獲得しています。 ChatGpt、Microsoft Copilot、およびPE
ホットAIツール
Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ
AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。
Undress AI Tool
脱衣画像を無料で
Clothoff.io
AI衣類リムーバー
Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。
人気の記事
ホットツール
mPDF
mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。
AtomエディタMac版ダウンロード
最も人気のあるオープンソースエディター
SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。
SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。
SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい
