如何使用输出修复解析器

此输出解析器包装另一个输出解析器，如果第一个输出解析器失败，它会调用另一个 LLM 以修复任何错误。

但是除了 throw 错误之外，我们还可以做其他事情。具体来说，我们可以将格式错误的输出以及格式化的指令传递给模型，并要求它修复它。

在此示例中，我们将使用上述 Pydantic 输出解析器。如果我们向它传递一个不符合架构的结果，会发生什么情况：

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：OutputParserException | Pydantic输出解析器 | 聊天OpenAI

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

现在我们可以构造和使用OutputFixingParser.此输出解析器将另一个输出解析器作为参数，但也将 LLM 作为参数，以尝试使用它来纠正任何格式错误。

from langchain.output_parsers import OutputFixingParser

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

API 参考：OutputFixingParser

new_parser.parse(misformatted)

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

查找 OutputFixingParser 的 API 文档。