ym88659208ym87991671
Datetime parser | Документация для разработчиков

Datetime parser

Обновлено 27 февраля 2024

This OutputParser shows out to parse LLM output into datetime format.

from langchain.output_parsers import DatetimeOutputParser
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import OpenAI
output_parser = DatetimeOutputParser()
template = """Answer the users question:

{question}

{format_instructions}"""
prompt = PromptTemplate.from_template(
template,
partial_variables={"format_instructions": output_parser.get_format_instructions()},
)
prompt
    PromptTemplate(input_variables=['question'], partial_variables={'format_instructions': "Write a datetime string that matches the following pattern: '%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%fZ'.\n\nExamples: 0668-08-09T12:56:32.732651Z, 1213-06-23T21:01:36.868629Z, 0713-07-06T18:19:02.257488Z\n\nReturn ONLY this string, no other words!"}, template='Answer the users question:\n\n{question}\n\n{format_instructions}')
chain = prompt | OpenAI() | output_parser
output = chain.invoke({"question": "when was bitcoin founded?"})
print(output)
    2009-01-03 18:15:05
ПАО Сбербанк использует cookie для персонализации сервисов и удобства пользователей.
Вы можете запретить сохранение cookie в настройках своего браузера.