تحليل المخرجات المنظمة والتحقق منها
أجبر نماذج LLM على إرجاع بيانات منظمة موثوقة باستخدام محللات المخرجات والمخططات، وتحقق من المخرجات أو أعد المحاولة عندما ينتج النموذج مخرجات غير صحيحة البنية.
تحليل المخرجات المنظمة والتحقق منها درس مجاني في AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows على CoddyKit. هذا هو الدرس 4 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows 4 دروس في المجموع.
بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.
The Problem with Free Text
LLMs return prose by default, but your code needs structured data: JSON, a list, a typed object. Parsing free text with regex is fragile.
This lesson covers getting reliable structured output from models.
Asking for a Format
The first step is simply instructing the model to produce a specific format. But instruction alone is not enough; models drift, add prose, or wrap output in markdown.
prompt = 'Extract name and age as JSON: "Lena is 30"'
# model might reply: 'Sure! {"name":"Lena","age":30}'Output Parsers
LangChain output parsers do two jobs: they generate format instructions to inject into the prompt, and they parse the model's response back into a structured object.
from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser
parser = CommaSeparatedListOutputParser()
print(parser.get_format_instructions())Schema-Based Parsing
Define the shape you want with a schema (e.g. a Pydantic model). The parser turns it into instructions and validates the result against the fields and types.
from pydantic import BaseModel
class Person(BaseModel):
name: str
age: intInjecting Format Instructions
Add the parser's instructions into your prompt template so the model knows exactly what structure to emit.
template = 'Extract info.\n{format_instructions}\nText: {text}'
prompt = template.format(
format_instructions=parser.get_format_instructions(),
text='Lena is 30')Parsing the Response
After the model replies, the parser converts the text into your typed object, raising an error if it does not match the schema.
result = parser.parse(model_output)
print(result.name, result.age)Handling Malformed Output
Models occasionally produce invalid JSON. A retry/fixing parser detects the failure and asks the model to correct its own output, turning a hard crash into a recoverable step.
from langchain.output_parsers import RetryOutputParser
robust = RetryOutputParser.from_llm(parser=parser, llm=llm)Native JSON / Tool Modes
Many modern models support a JSON mode or function/tool calling that constrains output to valid structured data at the API level. When available, this is far more reliable than prompt instructions alone.
Validation Beyond Types
A value can be the right type but still wrong: a negative age, an empty required field. Add validators so business rules are enforced, not just the data shape.
if result.age < 0 or result.age > 130:
raise ValueError('age out of range')Why It Matters for Agents
Agents chain steps together, feeding one output into the next. If a step emits malformed data, the whole chain breaks. Structured, validated output is what makes multi-step agents dependable.
A Reliable Output Workflow
Putting it together:
- Define a schema for the data you need
- Inject format instructions into the prompt
- Prefer native JSON/tool mode when available
- Parse and validate, with a retry parser as a safety net
Quick Check
Test your understanding of structured output.
Recap
You learned to get reliable structured data from LLMs.
- Output parsers generate instructions and parse responses
- Schemas validate shape and types
- Retry parsers recover from malformed output
- Native JSON/tool modes are most reliable when available
تعلم AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows مع معلم ذكاء اصطناعي — مجانًا
اكتب وقم بتشغيل أكوادك الفعلية في المتصفح، واحصل على مساعدة فورية من معلم ذكاء اصطناعي متاح 24/7، واستمر من حيث توقفت على الويب أو في التطبيق.
- الدورات
- 12
- الدروس
- 50
الأسئلة الشائعة
هل درس «تحليل المخرجات المنظمة والتحقق منها» مجاني؟
نعم — نص درس «تحليل المخرجات المنظمة والتحقق منها» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «تحليل المخرجات المنظمة والتحقق منها»؟
أجبر نماذج LLM على إرجاع بيانات منظمة موثوقة باستخدام محللات المخرجات والمخططات، وتحقق من المخرجات أو أعد المحاولة عندما ينتج النموذج مخرجات غير صحيحة البنية. تتمرن على AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows؟
لا تُشترط خبرة سابقة. AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 4 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «تحليل المخرجات المنظمة والتحقق منها»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows هذا؟
نعم. كل درس في AI Agents with LangChain & Autonomous Workflows يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.
جميع الدروس في هذه الدورة
- تقنيات فعّالة لتصميم Prompts
- دمج LLMs مع LangChain
- إدارة معلمات النماذج والتكاليف
- تحليل المخرجات المنظمة والتحقق منها