Các ứng dụng thực tế
+ Rút dữ liệu: Khi bạn cần rút thông tin cụ thể từ trả lời của LLM – như các names, dates hay các thực thể khác –
StructuredOutputParser có thể được cấu hình để duyệt các phần tử này thành một hình thức có cấu trúc cái có thể
được dễ dàng sử dụng trong các ứng dụng như các CSDL hay APIs.
+ Định dạng tùy chỉnh: Các nhà phát triển có thể sử dụng duyệt đầu ra có cấu trúc để hướng dẫn các LLMs về làm
cách nào định dạng các trả lời của chúng. Cái này được giành qua các phương thức như get_format_instructions(),
cái cung cấp các hướng dẫn cho cấu trúc đầu ra hợp lí.
+ Các dòng làm việc phức tạp: Bằng cách tích hợp duyệt đầu ra có cấu trúc vào các dòng làm việc phức tạp, các
nhà phát triển có thể xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ cái xử lí các nhiệm vụ phức tạp trong khi đảm bảo rằng các
đầu ra được tổ chức và sử dụng được.
Ví dụ: Các ứng dụng Chatbot; duy trì một định dạng trả lời ổn định nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo điều
kiện xử lí dữ liệu.
Code định nghĩa một dòng ống LangChain để truy vấn một LLM (AzureOpenAI) cho một trả lời có cấu trúc. Nó sử dụng
một StructuredOutputParser với các kế hoạch định nghĩa trước để duyệt đầu ra của LLM.