💡 引言:为什么结构化输出如此重要?
在构建大语言模型应用时,你是否遇到过这样的困扰:模型输出的数据格式混乱,难以直接使用?想象一下,当你需要从一段文本中提取用户信息时,模型却返回了自由散漫的文本段落——这简直是开发者的噩梦!😱
别担心!今天我将分享三种强大的解决方案,让LLM乖乖输出结构化数据。无论你是构建智能客服、数据分析工具还是AI助手,这些方法都能让你的应用更专业、更可靠。准备好了吗?让我们开始这场结构化输出的革命吧!🔥
🛠️ 方法一:LangChain的PydanticOutputParser - 类型安全的结构化输出
原理揭秘
PydanticOutputParser利用Python的类型提示和Pydantic模型,为LLM输出定义严格的"契约"。它通过:
定义Pydantic模型作为输出模板
自动生成格式指令
解析并验证模型输出
实战代码:让LLM输出用户信息
输出示例
🛠️ 方法二:LlamaIndex的Response Synthesis和Structured Output
原理揭秘
LlamaIndex通过其响应合成引擎和结构化输出模块,专注于从文档中提取结构化信息:
构建文档索引
定义输出结构
使用结构化查询引擎获取格式化输出
实战代码:从文档中提取结构化信息
输出示例
🛠️ 方法三:Function Calling - 原生结构化输出方案
原理揭秘
Function Calling利用模型的原生函数调用能力,让模型以结构化方式"调用"函数:
定义函数结构(参数、类型等)
在提示中提供函数定义
模型输出结构化的函数调用参数
实战代码:使用函数调用提取结构化数据
输出示例
选择建议:
新手入门:从LangChain PydanticOutputParser开始,简单直接
文档处理:首选LlamaIndex,专为文档优化
生产环境:Function Calling提供最高可靠性
复杂应用:组合使用多种方法,发挥各自优势
以上示例代码已经开源:https://gitee.com/martinyesz/LearningRAG/tree/master/stuctured_output