如何使用输出修复解析器
这个输出解析器包装了另一个输出解析器，如果第一个解析器失败，它会调用另一个LLM来修复任何错误。
但我们除了抛出错误之外，还可以做其他事情。具体来说，我们可以将格式错误的输出与格式化的指令一起传递给模型，并要求它进行修复。
对于这个例子，我们将使用上述的Pydantic输出解析器。如果我们传递一个不符合模式的结果，会发生以下情况：
from typing import List
from langchain_core.exceptions import OutputParserException
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field
class Actor(BaseModel):
name: str = Field(description="name of an actor")
film_names: List[str] = Field(description="list of names of films they starred in")
actor_query = "Generate the filmography for a random actor."
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Actor)
misformatted = "{'name': 'Tom Hanks', 'film_names': ['Forrest Gump']}"
try:
parser.parse(misformatted)
except OutputParserException as e:
print(e)
Invalid json output: {'name': 'Tom Hanks', 'film_names': ['Forrest Gump']}
For troubleshooting, visit: https://python.langchain.com/docs/troubleshooting/errors/OUTPUT_PARSING_FAILURE
现在我们可以构建并使用一个OutputFixingParser。这个输出解析器将另一个输出解析器作为参数，同时也需要一个LLM来尝试纠正任何格式错误。
from langchain.output_parsers import OutputFixingParser
new_parser = OutputFixingParser.from_llm(parser=parser, llm=ChatOpenAI())
API Reference:OutputFixingParser
new_parser.parse(misformatted)
Actor(name='Tom Hanks', film_names=['Forrest Gump'])
查找OutputFixingParser的API文档。