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kennethcheng 2026-04-13 20:57:38 +08:00
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@ -1,6 +1,6 @@
# LangChain Learning
[![](https://img.shields.io/badge/version-0.0.3-blue.svg)](https://github.com/your-repo/langchain-learning)
[![](https://img.shields.io/badge/version-0.0.4-blue.svg)](https://github.com/your-repo/langchain-learning)
[![](https://img.shields.io/badge/python-3.11+-green.svg)](https://www.python.org/)
[![](https://img.shields.io/badge/LangChain-v1.2-orange.svg)](https://www.langchain.com/)
@ -11,6 +11,7 @@
- **多 LLM 集成**:支持 OpenAI API、SiliconFlow 及 LangChain 抽象层
- **流式响应**:实时流式输出,带来更好的使用体验
- **Prompt 工程**:多种 Prompt 模板构建方式
- **输出解析**:支持 JSON 等格式解析
- **Token 用量追踪**:轻松监控 API 调用消耗
- **实战示例**:从基础到进阶的使用模式
@ -50,6 +51,12 @@ SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1
| Few-shot Learning | `python prompt/fewshot_demo.py` | 带示例的少样本提示学习 |
| 从文件加载 Prompt | `python prompt/promt_from_file.py` | 从 YAML 文件加载提示词模板 |
**输出解析示例**
| 示例 | 命令 | 说明 |
|------|------|------|
| JSON 解析器 | `python parser/json_parser_demo.py` | 使用 JsonOutputParser 解析 LLM 输出 |
**Token 用量示例**
| 示例 | 命令 | 说明 |
@ -70,6 +77,8 @@ langchain-learning/
│ ├── fewshot_demo.py # Few-shot Learning 示例
│ ├── promt_from_file.py # 从文件加载 Prompt
│ └── prompt_from_file.yaml # Prompt 模板文件
├── parser/
│ └── json_parser_demo.py # JSON 输出解析示例
├── token/
│ └── token_demo.py # Token 用量追踪示例
├── main.py # 入口文件

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@ -0,0 +1,38 @@
import logging
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
import os
import dotenv
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format="%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s"
)
dotenv.load_dotenv()
## 设置环境变量
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = os.getenv("SILICONFLOW_API_KEY")
os.environ['OPENAI_BASE_URL'] = os.getenv("SILICONFLOW_BASE_URL")
# 默认的 'model_name': 'deepseek-ai/DeepSeek-V3.1',
llm = ChatOpenAI(model="deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B")
output_parser = JsonOutputParser()
print(output_parser.get_format_instructions())
message = "讲一个简短的笑话"
prompt = PromptTemplate(
template="用中文回答用户的请求。\n{format_instruction}\n{query}",
input_variables = ["query"],
partial_variables={"format_instruction":output_parser.get_format_instructions()}
)
chain = prompt | llm | output_parser
response = chain.invoke({"query":message})
print(response)
print(type(response))