深度学习-111-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能实现文本分类

embedded/2025/2/15 21:53:29/

文章目录

  • 1 langchain的结构化输出
    • 1.1 推荐的使用流程
    • 1.2 模式定义
    • 1.3 返回结构化输出
      • 1.3.1 工具调用(方式一)
      • 1.3.2 JSON模式(方式二)
      • 1.3.3 结构化输出法(方式三)
  • 2 文本分类
    • 2.1 定义分类模式
    • 2.2 配置分类提示模板
    • 2.3 初始化分类模型
    • 2.4 分类示例
  • 3 参考附录

langchain_1">1 langchain的结构化输出

对于许多应用程序,例如聊天机器人,模型需要直接用自然语言响应用户。然而,在某些情况下,我们需要模型以结构化格式输出。例如,我们可能希望将模型输出存储在数据库中,并确保输出符合数据库模式。这种需求激发了结构化输出的概念,其中可以指示模型以特定的输出结构进行响应。
在这里插入图片描述

1.1 推荐的使用流程

(1)模式定义:输出结构表示为模式,可以通过几种方式定义。
(2)返回结构化输出:模型被赋予这个模式,并被指示返回符合它的输出。

此伪代码说明了使用结构化输出时推荐的工作流程。

# 定义模式
schema = {"foo": "bar"}
# 模式绑定到模型
model_with_structure = model.with_structured_output(schema)
# 调用模型以生成与模式匹配的结构化输出
structured_output = model_with_structure.invoke(user_input)

LangChain提供了一个


http://www.ppmy.cn/embedded/162512.html

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