各位同仁，各位对编程与人工智能结合充满热情的开发者们，大家好。 今天，我们将深入探讨一个在构建基于大型语言模型（LLM）应用时至关重要，却又常常被低估的概念：’Output Parsers’。在与LLM交互的过程中，我们往往会遇到一个核心挑战——LLM的输出虽然富有创造性，但其格式、结构和内容却充满了不确定性。这种不确定性是其自由发挥的魅力所在，却也成为了将其集成到结构化应用中的巨大障碍。Output Parsers，正是为了解决这一矛盾而生。 Output Parsers 的物理本质：一座连接 AI 与应用逻辑的桥梁 当我们谈论“物理本质”时，我们并不是指某种具体可见的硬件设备，而是一种抽象的、概念上的实体。在软件工程领域，尤其是在与LLM交互的语境下，Output Parsers的物理本质可以被理解为：一个位于LLM原始文本输出与下游应用逻辑之间，负责解释、验证、转换和修复输出的软件层。 你可以将其想象成一个“智能翻译官”或“质量控制官”。LLM生成的是一种“自然语言”，即使我们通过精心设计的Prompt指示它输出特定格式，它也可能因为各种原因（如模型的随机 …
继续阅读“什么是 ‘Output Parsers’ 的物理本质？解析如何通过正则表达式与 JSON 修复逻辑保证输出的稳定性”