LangChain Output Parser: 다양한 출력 파서 설명LangChain 라이브러리에서는 다양한 형식의 출력을 다루기 위한 여러 종류의 Output Parser를 제공함. Output Parser는 AI 모델의 출력 결과를 구조화된 형식으로 변환하는 역할을 하며, 상황에 따라 적절한 Parser를 선택하여 사용할 수 있음. 아래에서는 LangChain에서 제공하는 주요 Output Parser들을 소개하고, 각 Parser의 특징과 사용 사례를 설명함.1. PydanticOutputParserPydanticOutputParser는 Pydantic 모델을 활용하여 출력 결과를 검증하고 구조화하는 Parser임. Pydantic은 Python의 데이터 유효성 검사 라이브러리로, 모델을 정의하여 데..

LangChain Output Parser에 대한 설명1. Output Parser란?Output Parser는 AI 모델로부터 나온 비정형 텍스트 응답을 받아서 구조화된 데이터로 변환하는 역할을 함. 예를 들어, 모델이 생성한 자연어 응답을 특정 JSON 형식, 리스트, 테이블 등으로 변환할 수 있음.2. StrOutputParser 사용 예시LangChain에서 StrOutputParser는 단순 문자열 형식의 출력을 처리하는 Parser임. 아래는 StrOutputParser를 사용하여 요리 레시피를 파싱하는 예시임:from langchain.prompts import PromptTemplatefrom langchain_core.output_parsers import StrOutputParser# ..