Kwangmin Kim - DatetimeOutputParser

DatetimeOutputParser 는 LLM의 출력을 datetime 형식으로 파싱하는 데 사용할 수 있습니다.

from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

# LangSmith 추적을 설정합니다. https://smith.langchain.com
# !pip install langchain-teddynote
from langchain_teddynote import logging

# 프로젝트 이름을 입력합니다.
logging.langsmith("CH03-OutputParser")

참고

형식 코드	설명	예시
%Y	4자리 연도	2024
%y	2자리 연도	24
%m	2자리 월	07
%d	2자리 일	04
%H	24시간제 시간	14
%I	12시간제 시간	02
%p	AM 또는 PM	PM
%M	2자리 분	45
%S	2자리 초	08
%f	마이크로초 (6자리)	000123
%z	UTC 오프셋	+0900
%Z	시간대 이름	KST
%a	요일 약어	Thu
%A	요일 전체	Thursday
%b	월 약어	Jul
%B	월 전체	July
%c	전체 날짜와 시간	Thu Jul 4 14:45:08 2024
%x	전체 날짜	07/04/24
%X	전체 시간	14:45:08

from langchain.output_parsers import DatetimeOutputParser
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 날짜 및 시간 출력 파서
output_parser = DatetimeOutputParser()
output_parser.format = "%Y-%m-%d"

# 사용자 질문에 대한 답변 템플릿
template = """Answer the users question:\n\n#Format Instructions: \n{format_instructions}\n\n#Question: \n{question}\n\n#Answer:"""

prompt = PromptTemplate.from_template(
    template,
    partial_variables={
        "format_instructions": output_parser.get_format_instructions()
    },  # 지침을 템플릿에 적용
)

# 프롬프트 내용을 출력
prompt

체인을 생성합니다.

# Chain 을 생성합니다.
chain = prompt | ChatOpenAI() | output_parser

# 체인을 호출하여 질문에 대한 답변을 받습니다.
output = chain.invoke({"question": "Google 이 창업한 연도"})

결과를 출력합니다.

# 결과를 문자열로 변환
output.strftime("%Y-%m-%d")