【AI智能体】Langchain 结构化输出结果实战操作详解

目录

一、前言

二、Langchain 结构化输出介绍

2.1 什么是结构化输出

2.2 传统方式 vs 结构化输出

2.3 结构化输出模式

三、四种结构化输出格式使用

3.1 Pydantic 使用

3.1.1 基本使用

3.1.2 设置枚举类型

3.1.3 列表提取

3.1.4 嵌套结构

3.1.5 限制条件

3.2 TypedDict

3.2.1 什么是 TypedDict

3.2.2 Annotated 使用

3.2.3 嵌套结构

3.3 JSON Schema

3.4 @dataclass

3.5 获取结构化结果方式

3.5.1 使用with_structured_output

四、写在最后

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一、前言

在使用Langchain 过程中，为了更好的控制大模型结果的输入输出，通常需要对参数进行严格的控制，而主流的方式就是通过参数对象化的方式进行传递，将大模型绑定对象化的参数后，可以让输出结果更稳定，更精确，本篇将详细介绍下Langchain 中几种常用的结构化输出。

二、Langchain 结构化输出介绍

2.1 什么是结构化输出

LangChain的结构化输出（Structured Output） 指的是：