Häufige Probleme mit dem Structured Output Parser-Knoten#
Hier sind einige häufige Fehler und Probleme mit dem Structured Output Parser-Knoten und Schritte zur Lösung oder Fehlerbehebung.
Verarbeitungsparameter#
Der Structured Output Parser-Knoten ist ein Subknoten. Subknoten verhalten sich anders als andere Knoten, wenn mehrere Elemente mithilfe von Ausdrücken verarbeitet werden.
Die meisten Knoten, einschließlich der Root-Knoten, nehmen eine beliebige Anzahl von Elementen als Eingabe entgegen, verarbeiten diese Elemente und geben die Ergebnisse aus. Sie können Ausdrücke verwenden, um auf Eingabeelemente zu verweisen, und der Knoten löst den Ausdruck für jedes Element der Reihe nach auf. Bei einer Eingabe von fünf Namenswerten wird der Ausdruck {{ $json.name }} beispielsweise nacheinander in jeden Namen aufgelöst.
In Subknoten wird der Ausdruck immer zum ersten Element aufgelöst. Bei einer Eingabe von fünf Namenswerten wird der Ausdruck {{ $json.name }} beispielsweise immer zum ersten Namen aufgelöst.
Hinzufügen des Structured Output Parser-Knotens zu KI-Knoten#
Sie können Output Parser-Knoten an ausgewählte KI-Root-Knoten anhängen.
Um den Structured Output Parser zu einem Knoten hinzuzufügen, aktivieren Sie die Option Spezifisches Ausgabeformat erforderlich im KI-Root-Knoten, den Sie formatieren möchten. Sobald die Option aktiviert ist, wird ein neuer Output Parser-Anhängungspunkt angezeigt. Klicken Sie auf den Output Parser-Anhängungspunkt, um den Structured Output Parser-Knoten zum Knoten hinzuzufügen.
Verwenden des Structured Output Parsers zur Formatierung von Zwischenschritten#
Der Structured Output Parser-Knoten strukturiert die endgültige Ausgabe von KI-Agenten. Er ist nicht dazu gedacht, Zwischenausgaben zu strukturieren, um sie an andere KI-Tools oder -Phasen weiterzugeben.
Um ein bestimmtes Format für die Zwischenausgabe anzufordern, fügen Sie die Antwortstruktur in die Systemnachricht für den KI-Agenten ein. Die Nachricht kann entweder ein Schema oder eine Beispielantwort enthalten, die der Agent als Vorlage für seine Ergebnisse verwenden kann.
Strukturierung der Ausgabe von Agenten#
Die strukturierte Ausgabeparsierung ist oft nicht zuverlässig, wenn man mit Agenten arbeitet.
Wenn Ihr Workflow Agenten verwendet, empfiehlt Localmind Automate, eine separate LLM-Kette zu verwenden, um die Daten vom Agenten zu empfangen und zu parsen. Dies führt zu besseren, konsistenteren Ergebnissen, als wenn direkt im Agenten-Workflow geparst wird.