2025-09-13 langchain学习-07 使用PydanticOutputParser自定义输出解析器

pip install pydantic 

#首先要自定义你需要的数据结构
#这里是准备做一个可以交给前端绘图的json数据,要求如下：
"""
{message:{title:"这里是标题"，type:"这里是绘制的图表的类型"，data:[{label1:""，value1:""}，{label2:""，value2:""}，{label3:""，value3:""}]}，type="这里是这条消息的类型，例如chartData"}
"""
from pydantic import BaseModel,Field
#从里到外定义,首先是最内层的数据点
class DataPoint(Base):
     label: str = Field(description="图表的标签或X轴上的类别名称")
     value: float = Field(description="与标签对应的数值或Y轴上的值")
     
#然后是下一层，图表信息，包含图表标题，图表类型，绘制图表用的数据
class ChartInfo(BaseModel):
     title: str = Field(description="数据图表的标题")
     type: str = Field(description="建议的图表类型, 例如 'bar', 'pie', 'line'")
     data: List[DataPoint] = Field(description="用于绘制图表的数据点列表")
     
#最外层，由图表信息和本消息的类型组成
class FinalMessage(BaseModel):
     message: ChartInfo = Field(description="包含图表所有信息的对象")
     type: str = Field(description="这条消息的整体类型, 固定为 'chartData'")
     
def main():
     #实例化pydantic解析器，将我们希望得到的数据结构传进来
     pydantic_parser=PydanticOutputParser(pydantic_object=FinalMessage)
     #获取格式化指令
     format_instructions=pydantic_parser.get_format_instructions()
     
     #创建提示词模板
     chat_template=ChatPromptTemplate.from_messages(
      [
           SystemMessagePromptTemplate.from_template("你是一个问数智能体，可以根据用户输入的在数据库中查到的数据，生成绘制数据统计图表时用的格式化数据。\n{instructions}"),
           HumanMessagePromptTemplate.from_template("{AskData}")
      ]
     )
     #注入格式化指令
     final_prompt=chat_template.partial(instructions=format_instructions)
     
     #创建提示词
     prompt=final_prompt(AskData="今天的账单如下，一日三餐吃饭一共花费60元，交通花费8元，买饮料花费12元，修理电风扇花费50元，根据这些内容绘制一个柱状图").to_messages()
     
     glm=ChatGLM3()

     full_response=""
     for chunk in glm.stream(prompt):
     print(chunk.content,end="",flush=True)
     full_response+=chunk.content
       print()
       print("*"*100)
       print(pydantic_parser.parse(full_response).model_dump_json())

if __name__=='__main__':
  main()