การขอ structured output
ในการสร้าง lexical graph นั้น เราได้ดึงชื่อตัวละครและบทพูดจากข้อความโดยใช้ text splitter แต่วิธีนี้มักทำให้สูญเสียบริบทบริเวณขอบเขตที่ตัด เช่น stage direction ในข้อความสามารถนำมาใช้ระบุได้ว่าตัวละครกำลังพูดกับใครในขณะนั้น
เราจะใช้คลาส Character ภายในคลาส Line ใหม่เพื่ออธิบายบทพูด ผู้พูด และรายชื่อตัวละครที่บทพูดนั้นพูดถึง นอกจากนี้ยังจะสร้างคลาส LineOutput เพื่อดึงบทพูดหลายบรรทัดพร้อมกัน
ตัวแปร prompt ที่มีคำแนะนำสำหรับการดึงข้อมูลได้ถูกกำหนดไว้ให้แล้ว พร้อมกับ instance ของ LLM ในชื่อ llm
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Graph RAG ด้วย LangChain และ Neo4j
คำแนะนำการฝึกหัด
- อัปเดตคลาส
LineOutputให้รองรับรายการของออบเจกต์Line - กำหนด LLM ที่สร้าง structured output โดยใช้คลาส
LineOutput
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
class Line(BaseModel):
text: str = Field(..., description="The text of the line")
spoken_by: Character = Field(..., description="The character who speaks the line")
spoken_to: Optional[list[Character]] = Field(None, description="The character who the line is spoken to")
class LineOutput(BaseModel):
# Request more than one line from the text
lines: ____[Line] = Field(..., description="The lines from the text")
# Return an instance of LineOutput
structured_llm = llm.____(____)
for line in structured_llm.invoke(prompt.format_messages(text=text)):
print(line)