理解使用JsonOutputParser时的JSONDecodeError

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提问于 2025-04-13 15:43

我刚开始接触输出解析器，发现它们在正常工作时非常有用。不过，我遇到了一个问题，就是有时候我的程序会报错，这个错误似乎和我使用的JsonOutputParser有关，下面是一个简化的错误信息：

JSONDecodeError
JsonOutputParser.parse_result(self, result, partial)
156 # Parse the JSON string into a Python dictionary
--> 157 parsed = parser(json_str)
159 return parsed
122 # If we got here, we ran out of characters to remove
123 # and still couldn't parse the string as JSON, so return the parse error
124 # for the original string.
--> 125 return json.loads(s, strict=strict)

根据这篇帖子，这个问题可能是因为“剩余的令牌不够，无法完全生成我的输出”，这和上面的错误信息有点关系：

122 # If we got here, we ran out of characters to remove

不过我不太明白这是什么意思，也不知道该怎么解决。

有没有人遇到过这个问题，能给我一些建议吗？我得承认我有点困惑，尤其是这个错误并不是每次都会出现，只在我运行脚本的每隔一次才会发生。

error handling json langchain programming issues jsonoutputparser decoding error token limit output generation

1 个回答

查看一下单元测试，可以帮助你理解 JsonOutputParser.parse_partial_json() 是怎么工作的。

TEST_CASES_PARTIAL = [
    ('{"foo": "bar", "bar": "foo"}', '{"foo": "bar", "bar": "foo"}'),
    ('{"foo": "bar", "bar": "foo', '{"foo": "bar", "bar": "foo"}'),
    ('{"foo": "bar", "bar": "foo}', '{"foo": "bar", "bar": "foo}"}'),
    ('{"foo": "bar", "bar": "foo[', '{"foo": "bar", "bar": "foo["}'),
    ('{"foo": "bar", "bar": "foo\\"', '{"foo": "bar", "bar": "foo\\""}'),
    ('{"foo": "bar", "bar":', '{"foo": "bar"}'),
    ('{"foo": "bar", "bar"', '{"foo": "bar"}'),
    ('{"foo": "bar", ', '{"foo": "bar"}'),
]


@pytest.mark.parametrize("json_strings", TEST_CASES_PARTIAL)
def test_parse_partial_json(json_strings: Tuple[str, str]) -> None:
    case, expected = json_strings
    parsed = parse_partial_json(case)
    assert parsed == json.loads(expected)

parse_partial_json() 这个函数的作用是尝试解析那些不合法的 JSON 字符串，它会不断地从字符串中去掉字符，直到能够解析出一个合法的 JSON 字符串。

{"foo": "bar", "bar"  # original LLM response

is truncated to...

{"foo": "bar"}        # valid JSON response

这是一种尽力而为的方法，用来处理来自大型语言模型（LLM）的不合法 JSON 响应。我们知道，LLM 返回的结果不一定是合法的 JSON。当这个函数无法解析 LLM 的响应时，它会返回原始的解析错误，也就是你收到的错误信息。

接下来的建议步骤

记录下 LLM 返回的原始响应，看看实际返回的是什么字符串。
在这个时候，最可能的做法就是重新尝试调用 LLM，或者将错误信息返回给最终用户。
有可能 LLM 的响应实际上是“部分可以解析为 JSON”的（也就是说，可能有一些边缘情况被遗漏了）。如果是这样，你可能需要考虑在单元测试中添加一个新的测试案例，并更新 parse_partial_json() 的实现。

参考资料：

回答于 2025-04-13 由 Python大师

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