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Aug 8, 2024 06:57 AM
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类型
模型测试
引言
运用AI模型在获取我们想要的返回结果时，可能很多时候返回的都是非结构化的内容，还需要人为进行分类总结等。那么有没有一种方法可以让AI的返回能自动化转化成某种结构化的形式？答案是肯定的。
什么是Pydantic类？
Pydantic 是一个用于数据验证和设置的 Python 库。它允许您定义数据模型，并在运行时自动验证数据的类型和格式。Pydantic 常用于 FastAPI 等框架中，以确保传入的数据符合预期的结构和约束。那么在运用AI模型的时候，能不能运用Pydantic的思想对AI的输出进行改造呢？
实战演练：对AI输出进行改造
首先我们要设定我们要完成的内容，在此次的实战演练中，我们要完成“对一个流程进行改造优化”的任务。下面是演示代码：
代码解析：
- 第3行，要引入Pydantic的BaseModel类和Field类。
- 第8到-13行，定义Process(基于BaseModel)类，在此类中可以自定义你想达到的目的。比如setup字段，critical_point字段（说出流程改造的难点在哪里？）
- 第18-24行，定义langchain模型（还是用的ChatGrog大模型）。
- 第26-28行，告诉AI要实现什么流程的优化以及显示AI输出结果。
可以看到脚本执行结果如下图所示：
希望这篇文章能为您提供有价值的信息，帮助您更好地理解和利用Langchain。感谢您的阅读！
如果您对Langchain的使用有任何疑问或需要进一步的交流，欢迎在评论区留言，让我们共同探讨与进步。