在实际的AI应用开发中，可能经常遇到这样的问题：很多时候大语言模型输出格式不够标准化，有时候返回的是纯文本，有时候是JSON格式，甚至还可能包含一些不需要的冗余信息，如：
/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/imagetojpg.html */
Human：帮我生成一个商品信息的json字符串，格式是：{"name": "苹果", "price": "1000"}
AI：好的，已经为你生成：{"name": "橘子", "price": "500"}
但实际上，我们期望的是只返回一个JSON字符串，AI却返回了一些多余的文字，为了解决这个问题，LangChain提供了输出解析器（Output Parsers）组件，可以帮助我们将模型的原始输出转换为结构化的、易于处理的数据格式，这一步不仅仅涉及数据类型的转换，也包括对返回数据的处理。
文中所有示例代码：https://github.com/wzycoding/langchain-study
学习完输出解析器，LangChain框架中最核心的组件就已经讲解完毕，整个与大语言模型交互的流程非常的清晰完整，流程图如下：
一、什么是输出解析器
输出解析器是LangChain框架中的重要组件，它的作用是将大语言模型的原始输出内容解析为如JSON、XML、YAML等结构化数据。在LangChain中，输出解析器位于模型和最终数据输出之间，作为数据处理的中间层。通过输出解析器，可以实现如下目的：
- 指定格式输出：将模型的文本输出转换指定格式
- 数据校验：确保输出内容符合预期的格式和类型
- 错误处理：当解析失败时，进行错误修复和重试
- 输出格式提示词：生成对应格式要求的提示词，如要生成JSON的具体描述，可以通过提示词传递给大模型，达到返回特定格式数据的目的
二、输出解析器类型
LangChain提供了多种输出解析器，以下是常见的输出解析器及使用场景：
| 解析器类型 | 适用场景 | 输出格式 |
|---|---|---|
| StrOutputParser | 简单文本输出 | 字符串 |
| JsonOutputParser | JSON格式数据 | 字典/列表 |
| PydanticOutputParser | 复杂结构化数据 | Pydantic模型对象 |
| ListOutputParser | 列表数据 | Python列表 |
| DatetimeOutputParser | 时间日期数据 | datetime对象 |
| BooleanOutputParser | 布尔值输出 | True/False |
输出解析器核心方法：
parse：将大模型输出的内容，格式化成指定的格式返回。
format_instructions：它会返回一段清晰的格式说明字符串，告诉 LLM 希望输出成什么格式（比如 JSON，或者特定格式）。
三、常用输出解析器用法
3.1 StrOutputParser用法
StrOutputParser 是LangChain中最简单的输出解析器，它直接从AIMessage的content中提取纯文本内容。在前面的章节中，其实已经使用过它，代码示例如下，在示例中使用了链式调用，在后续的文章中会详细讲解。
/* by 01130.hk - online tools website : 01130.hk/zh/imagetojpg.html */
import dotenv
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser
# 读取env配置
dotenv.load_dotenv()
# 1.构建提示词
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个资深文学家"),
("human", "请简短赏析{name}这首诗，并给出评价")
])
# 2.创建模型
llm = ChatOpenAI()
# 3.创建字符串输出解析器
parser = StrOutputParser()
# 4.构建链式调用
chain = prompt | llm | parser
# 5.执行链式调用
result = chain.invoke({"name": "静夜思"})
print(f"输出类型: {type(result)}")
print(f"输出内容: {result}")
执行结果：
输出类型: <class 'str'>
输出内容: 《静夜思》是唐代诗人李白创作的一首脍炙人口的诗。这首诗以简练的语言，表达了诗人夜晚孤寂时对故乡的思念之情。
全诗四句：
**床前明月光，疑是地上霜。**
**举头望明月，低头思故乡。**
从诗的内容看，李白通过月光照在床前的景象，唤起了对故乡的无限思念。第一句“床前明月光”描绘了清冷、静谧的夜景，紧接着“疑是地上霜”巧妙地将月光与霜相比较，增加了诗的意境层次。接下来的“举头望明月”是对月亮的凝视，而“低头思故乡”则自然流露出诗人内心的乡愁。月亮作为传统的象征，承载了思乡之情，情感真挚而直接。
评价：
此诗语言简练、意境深远，既表现了李白的孤独感，也反映了他心中对故乡的深深依恋。其凝练的情感、清新的画面和强烈的乡愁，成就了这首诗的永恒魅力。
3.2 JsonOutputParser用法
当我们需要模型输出JSON格式数据时，可以使用 JsonOutputParser。这个解析器不仅能解析JSON格式，还能为模型提供输出指定格式的提示词，使用示例如下，这里要注意的是案例中使用的模型是gpt-4o，因为经过多次测试，使用gpt-3.5-turbo输出结果会产生幻觉，幻觉可能表现为格式错误或字段遗漏。
import dotenv
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 读取env配置
dotenv.load_dotenv()
# 1.定义输出的对象结构
class Poetry(BaseModel):
name: str = Field(description="古诗名字")
content: str = Field(description="古诗内容")
author: str = Field(description="古诗作者")
# 1.构建提示词
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个资深文学家"),
("human", "请你输出题目为：{name}这首诗的内容\n{format_instructions}")
])
# 2.构建llm
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# 3.构建输出解析器
parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Poetry)
# 4.构建链式调用
chain = prompt | llm | parser
# 5.执行链式调用
result = chain.invoke({"name": "登鹳雀楼", "format_instructions": parser.get_format_instructions()})
print(f"输出类型: {type(result)}")
print(f"输出内容: {result}")
执行结果：
输出类型: <class 'dict'>
输出内容: {'name': '登鹳雀楼', 'content': '白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。', 'author': '王之涣'}
3.3 PydanticOutputParser用法
对于结构更复杂、具有强类型约束的需求，PydanticOutputParser 则是最佳选择。它结合了Pydantic模型的强大功能，提供了类型验证、数据转换等高级功能，使用示例如下：
import dotenv
from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field, validator
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 读取env配置
dotenv.load_dotenv()
# 诗人信息模型
class Poetry(BaseModel):
name: str = Field(description="古诗名字")
content: str = Field(description="古诗内容")
author: str = Field(description="古诗作者")
# 诗歌信息模型
class Poet(BaseModel):
name: str = Field(description="诗人姓名")
age: int = Field(description="诗人年龄")
sex: int = Field(description="性别，0女，1男")
poetries: list[Poetry] = Field(description="诗歌信息列表")
# 数据验证器
@validator('poetries')
def validate_priority(cls, value):
if len(value) < 1 :
raise ValueError('诗歌列表必须大于等于1')
return value
@validator('age')
def validate_hours(cls, value):
if value <= 0:
raise ValueError('年龄必须大于0')
return value
# 1.构建提示词
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个管理中国古代诗人信息的专家"),
("human", "请你介绍一下{name}这位诗人的情况\n{format_instructions}")
])
# 2.构建llm
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# 3.构建输出解析器
parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=Poet)
# 4.构建链式调用
chain = prompt | llm | parser
# 5.执行链式调用
result = chain.invoke({"name": "李白", "format_instructions": parser.get_format_instructions()})
print(f"输出类型: {type(result)}")
print(f"输出内容: {result}")
执行结果：
输出类型: <class '__main__.Poet'>
输出内容: name='李白' age=61 sex=1 poetries=[Poetry(name='静夜思', content='床前明月光，疑是地上霜。举头望明月，低头思故乡。', author='李白'), Poetry(name='将进酒', content='君不见黄河之水天上来，奔流到海不复回。君不见高堂明镜悲白发，朝如青丝暮成雪。人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。', author='李白'), Poetry(name='望庐山瀑布', content='日照香炉生紫烟，遥看瀑布挂前川。飞流直下三千尺，疑是银河落九天。', author='李白')]
四、自定义输出解析器
在某些情况下，LangChain提供的内置的解析器无法满足业务的要求，这时我们可以创建自定义的输出解析器，如下示例，在代码中创建了一个书名号自定义输出解析器，在 get_format_instructions 方法中，提供输出格式的提示词，并在parse方法中通过正则提取书名号包裹的内容，最终返回一个列表。
import dotenv
from langchain_core.output_parsers.base import BaseOutputParser
from langchain_core.exceptions import OutputParserException
import re
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
# 读取env配置
dotenv.load_dotenv()
class BookTitleParser(BaseOutputParser):
"""自定义书名号内容解析器，用于提取《书名》格式的文本内容"""
def get_format_instructions(self) -> str:
return "请在回答中包含一个或多个被中文书名号《》包裹的内容，例如：《三体》《活着》"
def parse(self, text: str) -> list:
# 使用正则提取被《》包裹的内容
pattern = r'《(.*?)》'
titles = re.findall(pattern, text)
if not titles:
raise OutputParserException(f"未找到任何《书名号》格式的内容: {text}")
return titles
# 1.构建提示词
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个资深文学家"),
("human", "请你推荐5本关于{subject}的好书\n{format_instructions}")
])
# 2.构建llm
llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")
# 3.构建输出解析器
parser = BookTitleParser()
# 4.构建链式调用
chain = prompt | llm | parser
# 5.执行链式调用
result = chain.invoke({"subject": "Python编程", "format_instructions": parser.get_format_instructions()})
print(f"输出类型: {type(result)}")
print(f"输出内容: {result}")
执行结果：
输出类型: <class 'list'>
输出内容: ['Python编程：从入门到实践', '流畅的Python', 'Python核心编程', 'Python数据科学手册', 'Python编程快速上手——让繁琐工作自动化']
五、错误修复与重试机制
LangChain 提供两种常见的错误处理机制：
OutputFixingParser：用于修复格式不规范的输出（再次调用大模型）RetryOutputParser：在初次解析失败时自动附带提示词重试生成过程
首先是错误修复机制，使用示例如下，将大模型输出的结果传递给fixing_parser，调用parse()方法时，在方法内，首先尝试调用 PydanticOutputParser 的 parse() 方法；若抛出异常，才会触发 OutputFixingParser 的修复逻辑，需要注意的是这里多了一次大模型调用的成本。
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.output_parsers import OutputFixingParser, RetryOutputParser
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
# 读取env配置
dotenv.load_dotenv()
# 定义输出的对象结构
class Poetry(BaseModel):
name: str = Field(description="古诗名字")
content: str = Field(description="古诗内容")
author: str = Field(description="古诗作者")
llm4o = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# 1.构建输出解析器
base_parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Poetry)
fixing_parser = OutputFixingParser.from_llm(parser=base_parser, llm=llm4o)
# 2.模拟错误的输出
error_str = "{'content': '白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。', 'author': '王之涣'}"
# 3.对比修复前后结果
print(f"修复前的内容:{error_str}")
print(f"修复后的内容:{fixing_parser.parse(error_str)}")
执行结果：
修复前的内容:{'content': '白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。', 'author': '王之涣'}
修复后的内容:{'name': '登鹳雀楼', 'content': '白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。', 'author': '王之涣'}
除了错误修复机制，LangChain还提供了重试机制，使用示例如下，将大模型输出结果传递给retry_parser，内部会调用PydanticOutputParser的parse()方法，与 OutputFixingParser 不同，RetryOutputParser 会在解析失败时，将原始提示词与输出一并传回模型，尝试重新生成符合格式的内容，如果parse_with_prompt没有报错，不会去触发重试的，同样重试也会多调用一次大模型。
import dotenv
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.output_parsers import RetryOutputParser
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
# 读取env配置
dotenv.load_dotenv()
# 定义输出的对象结构
class Poetry(BaseModel):
name: str = Field(description="古诗名字")
content: str = Field(description="古诗内容")
author: str = Field(description="古诗作者")
# 1.定义提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "你是一个资深文学家"),
("human", "请你输出题目为：{name}这首诗的内容\n{format_instructions}")
])
llm4o = ChatOpenAI(model="gpt-4o")
# 2.构建输出解析器
base_parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Poetry)
retry_parser = RetryOutputParser.from_llm(parser=base_parser, llm=llm4o)
# 3.生成prompt_value
prompt_value = prompt.invoke({"name": "登鹳雀楼", "format_instructions": base_parser.get_format_instructions()})
# 4.模拟错误的输出
error_str = "{'content': '白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。', 'author': '王之涣'}"
# 5.对比重试前后结果
print(f"重试前的内容:{error_str}")
print(f"重试后的内容:{retry_parser.parse_with_prompt(error_str, prompt_value)}")
执行结果：
重试前的内容:{'content': '白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。', 'author': '王之涣'}
重试后的内容:{'name': '登鹳雀楼', 'content': '白日依山尽，黄河入海流。欲穷千里目，更上一层楼。', 'author': '王之涣'}
六、总结
输出解析器是LangChain框架中不可或缺的组件，它解决了大语言模型输出格式不规范的问题。通过本文的介绍，我们学习了基础解析器的使用从简单的StrOutputParser到复杂的PydanticOutputParser。
我们还了解了结构化数据处理，通过JsonOutputParser和PydanticOutputParser，可以将模型输出转换为结构化的Python对象、JSON对象，便于后续处理。当LangChain提供的内置解析器无法满足需求时，可以创建自定义解析器来处理特殊格式的数据。
在实际项目中，选择合适的输出解析器能够大大提升开发效率和数据处理的准确性。建议根据具体的业务需求，选择最适合的解析器类型，并结合错误处理机制确保系统的稳定性。
下一篇文章我们将继续深入LangChain的其他核心组件，探索更多实用的开发技巧，敬请期待。
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