AI开发-python-langchain框架(1-14 自定义格式解析器)
当你需要ai返回的格式有特殊要求常见的几种格式无法满足你的需要时你还可以自定义返回格式自己写一个函数来让大模型返回的格式符合你的要求如下样例将返回的字符串都改为小写用一个简单的例子来演示代码如下from langchain_core.messages import AIMessage, AIMessageChunk from langchain_openai import ChatOpenAI, OpenAI import os llm ChatOpenAI( api_keyos.getenv(DEEPSEEK_API_KEY), base_urlos.getenv(BASE_URL), modeldeepseek-v3:671b, temperature0.7, max_tokens1024 ) #这里自定义的解析器 def parse(ai_message: AIMessage) - str: Parse the AI message. 结果转成小写 return ai_message.content.lower() chain llm | parse result chain.invoke(Hello) print(----------------------) print(result)返回结果如下---------------------- hello! how can i assist you today? 重要知识点自定义解析器设计/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/jsonudview.html */ parse函数作为轻量级后处理器接收/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/jsonudview.html */ AIMessage对象并返回其content属性的小写形式。该设计体现关注点分离模型生成与业务逻辑处理解耦便于独立测试与迭代。类型提示规范通过ai_message: AIMessage显式声明输入类型增强代码可维护性。可替换性解析逻辑可随时替换为 JSON 解析、敏感词过滤等更复杂处理。更多学习资料尽在老虎网盘资源http://resources.kittytiger.cn/ 老虎网盘资源

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