Outputs estruturados

O que resolver?

Força o LLM a produzir o formato JSON e o Schema especificado

Soluções antigas

Exigir que o LLM sai em formato JSON e o nome e o tipo de cada campo no prompt, por exemplo,

output in JSON object with follow fileds:
- name: string
- age: number
- isFemale: boolean

A LangChain tem um analisador para gerar palavras.

Questão 1

No entanto, o LLM ainda tem a probabilidade de produzir um formato não-JSON, ou o campo não é esperado.

Soluções posteriores

A API do OpenAI introduz o padrão json _ object, que pode forçar o LLM a retornar ao formato JSON.

Questão 2

Os campos retornados pelo LLM podem não ser esperados.

As soluções mais recentes

O esquema de saída estruturada do OpenAI permite que um esquema JSON explícito seja passado em um campo da API, de modo que o LLM possa produzir o formato especificado.

response_format: { "type": "json_schema", "json_schema": … , "strict": true }

Você pode especificar o formato em json _ schema, como:

{
        type: "json_schema",
        json_schema: {
            name: "math_response",
            schema: {
                type: "object",
                properties: {
                    steps: {
                        type: "array",
                        items: {
                            type: "object",
                            properties: {
                                explanation: { type: "string" },
                                output: { type: "string" }
                            },
                            required: ["explanation", "output"],
                            additionalProperties: false
                        }
                    },
                    final_answer: { type: "string" }
                },
                required: ["steps", "final_answer"],
                additionalProperties: false
            },
            strict: true
        }
}

No Node.js, você pode usar mais facilmente:

Definir o esquema JSON

import { z } from "zod";
import { zodResponseFormat } from "openai/helpers/zod";

const Step = z.object({
  explanation: z.string(),
  output: z.string(),
});

const MathResponse = z.object({
  steps: z.array(Step),
  final_answer: z.string(),
});

Em seguida, coloque no campo response _ format

const completion = await openai.beta.chat.completions.parse({
  model: "gpt-4o-mini",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful math tutor. Guide the user through the solution step by step." },
    { role: "user", content: "how can I solve 8x + 7 = -23" },
  ],
  response_format: zodResponseFormat(MathResponse, "math_response"),
});

Muito conveniente.

• • Como usar em LangChain *

import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
import { HumanMessage, SystemMessage } from "@langchain/core/messages";
import { StringOutputParser } from "@langchain/core/output_parsers";
import { z } from "zod";
import { zodResponseFormat } from "openai/helpers/zod";

export async function main() {
  const CalendarEvent = z.object({
    name: z.string(),
    date: z.string(),
    participants: z.array(z.string()),
  });

  const model = new ChatOpenAI({
    model: "gpt-4o-mini",
    // 在这里添加
    modelKwargs: {
      response_format: zodResponseFormat(CalendarEvent, "event"),
    },
  });
  const messages = [
    new SystemMessage("Extract the event information."),
    new HumanMessage("我和小明参加婚礼"),
  ];
  const parser = new StringOutputParser();

  const chain = model.pipe(parser);
  const resp = await chain.invoke(messages);
  console.log(resp);
}

Referec ̧a ̃o

官网