Controle da Saída com Parsers de Saída
Para evitar que a saída do modelo de linguagem seja inútil, é necessário usar parsers de saída Langchain para estruturar a saída de forma útil. Isso pode ser feito definindo o formato de saída desejado, como JSON ou Markdown, e usando parsers como o Structured Output Pass para converter a saída em um formato mais útil.
Conversão de Dados em Formato Estructurado
Além disso, é possível usar parsers de saída para converter dados não estruturados em um formato mais útil. Isso envolve definir um schema de recurso com campos específicos e usar um parser de saída para construir instruções de formato baseadas nesse schema.
Chat Prompt Template e Parsers de Saída
Para criar um chatbot, é necessário definir um modelo de prompt e usar parsers de saída para formatar a saída do modelo de linguagem. Isso envolve passar variáveis de entrada e parciais, como descrição da marca e instruções de formato, para o modelo de linguagem.
Tipos de Parsers de Saída
Existem diferentes tipos de parsers de saída, como o comma separated list output parser e o pidantic output parser. O primeiro gera quatro possíveis slogans de marketing para uma marca, enquanto o segundo usa classes para definir a estrutura dos dados de saída e inclui validadores para garantir que a saída seja consistente com a estrutura definida.
Tratamento de Erros
Além disso, é importante ter mecanismos para lidar com erros em outputs gerados por modelos de linguagem. Isso pode ser feito usando parsers de saída como o pedantic output parser, que verifica se a saída está no formato correto e retorna um erro se não estiver. Outra abordagem é usar o método de retry, que reprime o processo de geração de saída até obter um resultado satisfatório.
Em resumo, usando parsers de saída Langchain e mecanismos de tratamento de erros, é possível melhorar significativamente a utilidade dos outputs gerados por modelos de linguagem, tornando-os mais úteis para construir aplicativos e chatbots.