LangChain中解析大型语言模型结构化输出的全面指南

在开发AI应用时，处理大型语言模型的结构化输出结果是一项非常重要的技能。

它允许开发人员从模型中提取精确且可预测的信息内容，把非结构化的文本转化为结构化数据。

在LangChain中，存在多种方法用于解析LLM的结构化结果，每种方法都有其各自的优势和应用场景。

在这篇文章中，我们将探讨三种主要技术：使用 structured_output 的方法、PydanticOutputParser 类和 StructuredOutputParser 类。

读完整篇帖子以了解如何运用这些方法灵活应对不同的需求，同时确保类型安全，帮助用户准确地从LLM输出中提取键值信息。

结构化输出的重要

处理结构化输出是一项重要任务，是许多基于人工智能的应用程序的关键要素之一。

通过从大型语言模型（LLM）中提取结构化数据，我们可以更流畅地将响应更好地融入我们的软件解决方案。

LangChain 具有不同程度类型安全性和灵活性的方法来实现这一目标，让开发者能够为模型的响应定义特定格式。

with_structured_output 方法：结构化输出

with_structured_output 方法是 LangChain 中的一个强大功能，它允许你引导大规模语言模型依据提供的模式生成结构化的响应。

这就像给LLM一个设计图，让它按照特定格式回复。

这种方法在使用像OpenAI和Anthropic这样的支持JSON输出或结构化API的大模型时特别有效。

不过，如果模型本身不支持这些特性，你需要使用输出解析工具，例如 PydanticOutputParser 或 StructuredOutputParser，来获取结构化的回应。

它尤其有用，当你需要以下情况时：

（此处省略具体情境，原文中未提供具体细节。）

删去最后一句后的版本：
它尤其有用，当你需要以下情况时：

1. 在提示中直接规定特定的输出结构。
2. 利用LLM生成结构化输出的内置能力。
3. 确保生成内容的类型安全并进行验证。

天气预报例子

如果我们想要用一个LLM来生成一个天气预报，会怎么样？

我们将使用 with_structured_output 方法来确保天气预报格式正确无误。

在这个例子中，我们使用Pydantic定义了一个WeatherForecast模型，指定了我们想要的天气预报结构。提示现在要求为给定城市提供天气预报。最后，我们使用with_structured_output来确保LLM的回复符合WeatherForecast模型。

with_structured_output 的好处

1. 类型安全：Pydantic 模型确保输出数据与预期类型匹配。
2. 与 LangChain 的 runnables 集成：此方法将 LLM 调用封装为可运行对象，从而可以轻松地串联操作。
3. 灵活性：您可以利用各种数据结构，包括 TypeDict、JSON 模式或 Pydantic 类。

限制和注意事项

尽管with_structured_output功能强大，但还是有一些限制需要注意。

1. LLM兼容性：它仅适用于支持结构化输出API的LLMs（语言模型）。
2. 在处理更复杂的流程时的复杂性：使用runnables（可运行的组件）可能会引入额外的复杂性。
3. 学习曲线：理解LangChain表达语言（LCEL）和runnables（可运行的组件）需要一些额外的学习过程。

PydanticOutputParser 类 (注释)

PydanticOutputParser 类（工具）是 LangChain 工具箱里的另一个利器，用于从 LLM 输出中提取结构化的信息。

这在使用不支持结构化输出的大模型时特别有帮助。

这使你能够保证输出符合预定义的 Pydantic 模式，从而确保类型安全。

这个解析器在你需要可靠的类型验证或你的大型语言模型没有结构化输出时效果最好。

瑞典电影节示例 瑞典电影节示例 瑞典电影节示例 电影节示例

假设我们要做比如说，创建一个系统，从大模型的输出中提取关于电影的结构化数据。

在下面这个例子中，我们用 Pydantic 定义了 Movie 和 FilmFestival 两个模型。

我们用 Pydantic 定义了 Movie 和 FilmFestival 模型，并定义了我们想要的电影信息格式。

Movie数据模型包括每部电影的标题、导演和时长（field）。

在 FilmFestival 模型中包含了一系列 Movie 对象。

现在的问题模板需要提供电影节里的电影的相关细节。

我们使用 PydanticOutputParser 来确保大型语言模型（LLM）的输出格式正确。

链被触发通过一个查询来请求关于特定的两部电影的信息的查询。

PydanticOutputParser的好处

1. 严格的类型检查：确保LLM输出与预期的数据类型匹配。
2. 灵活的模式定义：支持复杂的嵌套结构和自定义验证规则。
3. 与LangChain的可执行接口集成：便于轻松集成到LangChain工作流程中。

限制和注意事项

尽管功能强大，PydanticOutputParser 但也有一些限制需要注意：

1. 额外的处理需求：需要额外的处理步骤来解析LLM的输出。
2. 提示设计：需要精心设计提示，以引导LLM生成所需的输出格式。
3. 学习曲线，：需要熟悉Pydantic来定义模式定义。

StructuredOutputParser：结构化输出解析器

注意：此处保持“StructuredOutputParser”原样，只在其后添加了中文解释以帮助理解。

StructuredOutputParser 类是 LangChain 中一个多功能的工具，允许您使用自定义定义的模式来从 LLM 输出中提取结构化的信息。考虑将“LLM”翻译为“大型语言模型”或“语言模型”，以保持术语的一致性和准确性。

它兼容多种模型，并允许使用 ResponseSchema 对象来自定义输出结构，提供了高度的灵活性。

这个解析器特别适合用来提取那些不符合预定义模式的信息。

要例：食谱和材料提取工具

如果我们想创建一个系统，从大型语言模型的输出中提取食谱和配料清单。

在这个示例中，我们为“食谱”和“配料”定义了两个ResponseSchema。

结构化输出解析器确保LLM（大型语言模型）的输出包含这些特定字段，使我们能够轻松地提取和使用这些信息。

好处在于StructuredOutputParser

1. 灵活性：允许您定义符合特定需求的自定义输出结构。
2. 广泛的兼容性：支持与多种大型语言模型（LLM）对接，包括那些没有原生结构化输出支持的模型。
3. 精细控制：可以从大型语言模型（LLM）的响应中提取特定的关键值对，以便更好地利用信息。

限制和注意事项

尽管用途广泛，StructuredOutputParser 有几点限制需要注意：

1. 模式定义的复杂性：需要仔细定义 ResponseSchema 对象。
2. 需要精心设计提示，帮助大语言模型生成正确的输出格式。
3. 较少的严格类型约束：与 PydanticOutputParser 相比，它的类型验证较为宽松。

选择适合你需要的解析工具

现在我们已经了解了 LangChain 中解析结构化结果的三种主要方法，你可能在想哪种方法最适合你的具体情况。这里有个快速指南帮你做决定：

当需要使用 with_structured_output 时：

• 你正在使用支持原生结构化输出功能的大型语言模型（LLM）（例如OpenAI、Anthropic、Cohere）。
• 你希望在提示中直接定义输出格式。
• 类型安全和验证对你来说非常重要。
• 你对使用LangChain的runnables感到舒适。

选择 PydanticOutputParser 在以下情况：

• 你需要严格的类型安全和验证机制。
• 你的大语言模型可能不直接支持结构化的输出功能。
• 你熟悉 Pydantic 模型的使用。
• 你正在处理复杂的嵌套数据结构。

选择 StructuredOutputParser 当满足以下条件时：

• 你需要定制且灵活的输出格式。
• 现有的解析器无法处理你所需的模式。
• 你需要精细控制提取的信息。
• 你正在与各种大语言模型合作，包括那些没有原生结构化输出的模型。

记住，最好的选择通常取决于你的具体使用场景、你正在使用的大语言模型，以及你对不同定义模式方法的熟悉程度。

结构化输出的最佳解析实践:

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无论你选择了哪一个解析工具，在使用 LangChain 时处理结构化输出时，这里有一些实用的小贴士需要记住：

1. 设计清晰的模式：明确定义输出结构，包括所有可能的字段及其类型。
2. 使用描述性的字段名称：选择易于理解且与应用程序术语一致的字段名称。
3. 提供详细的说明：在定义模式时，为每个字段提供清晰的说明以指导LLM。
4. 设计有效的提示：仔细设计提示以引导LLM生成所需的输出格式。
5. 优雅地处理异常：实现错误处理以应对LLM输出不符合预期结构的情况。
6. 通过各种输入来测试解析逻辑：确保其稳健性。
7. 考虑性能：注意解析的性能影响，特别是在处理大规模数据时。
8. 简单至上：从简单的模式开始，逐步增加复杂性。
9. 文档化模式：保持输出模式的清晰文档以方便维护和协作。
10. 保持更新：关注LangChain的更新，因为新的功能和解析能力改进会定期发布。

FAQ

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什么是LangChain中的输出解析器？

输出解析器工具从无结构的LLM输出中提取特定信息并进行结构化，确保响应符合预定义的结构。

三者之间有什么区别？with_structured_output、PydanticOutputParser 和 StructuredOutputParser

带有结构化输出功能与支持结构化输出 API 的大模型配合使用，利用像 Pydantic 这样的模型框架来指导回应。

PydanticOutputParser 利用 Pydantic 模型来确保结构化输出的类型正确性。

StructuredOutputParser 允许用户自定义输出结构和响应模式，非常灵活和自定义。

当什么时候该用 with_structured_output 呢？

在您的LLM原生支持结构化输出功能，并且您希望直接在提示中定义输出格式时，可以使用它。

瑞典语翻译 瑞典语翻译 瑞典语翻译

正确的翻译应该是：

什么时候PydanticOutputParser是好选择？

注意，保持 "PydanticOutputParser" 不变，因为它可能是一个技术术语。

当你需要严格类型安全和校验时，选择它，特别是在LLM本身不支持结构化输出的情况下。

在什么情况下我需要考虑使用StructuredOutputParser

当你需要自定义输出结构或更精细地控制提取的信息时，就使用它。

我可以在任何大规模语言模型中使用这些解析器吗？

带有结构化输出的仅适用于兼容的 LLM，而 PydanticOutputParser 和 StructuredOutputParser 则可以与更多种类的模型配合使用。

在LangChain中使用输出解析功能有什么好处？

他们将LLM的无结构输出整理成有组织的数据，确保类型安全性和准确性，同时提供灵活的模式定义。

结论部分

解析大型语言模型生成的结构化输出是AI驱动的应用程序领域中的关键技能。

LangChain提供了一系列工具——with_structured_output、PydanticOutputParser和StructuredOutputParser——提供了强大的、灵活的选项来让语言模型的输出更加规范。

通过掌握这些工具，你可以把大规模语言模型的原始和未结构化的潜力转化为结构化且可操作的数据。

这不仅提升了您的人工智能应用的可靠性和易用性方面，还为数据驱动的复杂工作流程开辟了更多的可能性。

无论您需要原生结构化的输出、类型安全性，还是灵活的模式定义功能，LangChain都有相应的工具来满足您的需求。

今天开始构建可以充分利用大型语言模型强大功能的AI应用，并自信而精准地在帖子中分享您的经验。

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