基于 DSPy 与 Pydantic 的自然语言参数提取框架(含code)

一、参数提取的重要性

在人工智能驱动的现代应用中，自然语言交互已成为用户与系统沟通的主要方式。从智能助手执行日程安排到企业级工作流自动化系统处理复杂指令，将“星期二下午2点与萨拉创建关于预算的会议”这类对话式命令转化为可执行的结构化参数，是实现人机高效交互的关键环节。然而，随着用户指令复杂度的提升，传统的正则表达式匹配或关键词提取方法暴露出明显局限性——规则维护成本呈指数级增长、语义理解能力不足、难以应对句式变化等问题，使得构建一个鲁棒性强、可扩展的参数提取框架成为学术界和工业界共同关注的焦点。

参数提取作为自然语言理解（NLU）的基础任务，其本质是从非结构化文本中识别并抽取关键信息，形成符合特定业务逻辑的结构化数据。这一过程不仅是对话系统理解用户意图的“桥梁”，更是自动化系统执行任务的前提。例如在航空旅行信息系统（ATIS）中，准确提取“从波士顿到纽约，下午5点后出发”的航班查询参数，直接决定了系统能否返回用户所需的精准信息。因此，设计一个能够融合静态类型系统与动态语言模型优势的通用参数提取框架，具有重要的理论研究价值和实际应用意义。

二、技术选型与基础架构：DSPy与Pydantic的协同设计

（一）核心工具链解析

1. DSPy：模块化的语言模型编程框架DSPy通过声明式模块实现对语言模型（LM）的调用，其核心抽象包括：

   • Signatures（签名）

     定义模块的输入输出行为，将自然语言指令转化为结构化的参数 schema。

   • Modules（模块）

     替代手工提示技术，支持流水线式组合，实现从简单分类到复杂推理的多层次任务。

   • Teleprompters（提示优化器）

     通过自动优化策略（如随机搜索、少样本学习）提升参数提取性能。

2. Pydantic：Python生态的强类型数据验证工具Pydantic提供了Python原生的数据模式定义、验证和文档生成能力，支持整数、浮点数、枚举类型等多种数据类型，并可通过字段约束（如最小/最大值、正则表达式）实现参数的强类型校验。例如，定义航班日期字段为datetime.date类型，可自动拒绝不符合“YYYY-MM-DD”格式的输入。

（二）底层语言模型选择：mistral-small-3的性能考量

在模型选型上，框架采用mistral-small-3作为底层LLM。该模型具备以下优势：

• 推理速度快

  适合交互式场景下的实时响应需求，避免长延迟导致的用户体验下降。

• 轻量级架构

  在保持中等规模模型语义理解能力的同时，降低计算资源消耗，适配边缘计算或中小型服务器部署。

（三）基准数据集验证：ATIS的典型性分析

选择ATIS数据集作为测试基准，因其具有以下特点：

• 真实场景覆盖

  包含4977条通过语音对话系统收集的真实用户查询，涵盖22种与航空系统相关的意图（如航班查询、预订、改签等），能够全面反映参数提取在垂直领域的复杂性