LangChain 的with_structured_output()调用问题

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于 2025-04-05 01:37:37 首次发布
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深度学习-149-langchain之如何不使用with_structured_output()从模型中返回结构化数据
qq_20466211的博客
03-18 436
并非所有模型都支持.with_structured_output()，因为并非所有模型都支持tool calling 工具调用或JSON模式。对于此类模型，需要直接使用提示词让模型使用特定格式，并使用输出解析器从原始的模型输出中提取结构化响应。
深度学习-148-langchain之如何使用with_structured_output()从模型中返回结构化数据
qq_20466211的博客
03-18 495
使用langchain封装的with_structured_output()方法，提取结构化数据。推荐使用Pydantic类(返回pydantic对象)或者TypedDict类(返回字典)，这两种方式。注意使用此方式一定要确保调用的大模型本身已经实现了结构化输出的API。
langchain4j-12 (Structured Outputs 结构化输出)
qq_52155674的博客
04-23 126
使用提示时（这是默认选择，除非启用对 JSON 模式的支持），AI 服务将自动生成格式说明并将其附加到 UserMessage 的末尾 指示响应的格式。请注意，如果 LLM 没有为原始类型（例如 int 、 boolean 等）的可选字段提供值，则将使用默认值进行初始化（例如， int 为 0 ， boolean 为 false 等）。请注意，JSON 架构是在对提供商 API 的请求中的专用属性中指定的，并且不需要在提示中包含任何自由格式的指令（例如，在系统或用户消息中）。
从语言模型获取结构化数据输出的高级技巧
stjklkjhgffxw的博客
09-11 1472
是LangChain提供的一个简单而强大的方法,可以轻松地从支持的模型中获取结构化输出。这个方法利用了模型的原生功能(如工具调用或JSON模式),为我们提供了一种统一的接口。import re)```"try:message } ") prompt = ChatPromptTemplate . from_messages([("system" , "回答用户查询。将答案输出为匹配给定模式的JSON: ```json\n{schema}\n```。
Langchain解锁LLM大语言模型的结构化输出能力（多种实现方案）
weixin_41338279的博客
03-03 1306
在本篇博客中，我们将进一步学习了解对模型输出进行结构化控制的其他方案，分别是 少样本示例引导（Few-shot prompting）、结构化方法指定（Specifying the method for structuring outputs）和 直接解析模型输出（Direct prompting and parsing）。
LangChain入门（七） 提取和输出结构化数据
Angellyouran的专栏
05-11 219
这个里面主要用到pydantic。pydantic是python中使用最广泛的数据验证库。用pydantic可以处理数据、验证数据、定义数据格式、虚拟化和反虚拟化，类型转换等。从结构化的文本中提取结构化信息，在自然语言处理中，表格数据抽取是一个重要的任务，它涉及到从文本中提取到结构化数据。可以通过model.with_structured_output() 可以将输出转换为结构化数据。
langchain 使用with_structured_output 方法
03-01
为了在 Langchain 中使用 `with_structured_output` 方法，可以遵循以下方式。此方法允许通过指定的数据模型来约束和验证大语言模型（LLM）的输出。 #### 安装依赖库 首先，确保已安装必要的 Python 库，如 ...
构建LangChain应用程序的示例代码：9、使用Anthropic API生成结构化输出的工具教程
Hugo的博客
06-03 1083
介绍了如何使用Anthropic API来生成结构化输出。文件中展示了如何定义数据模型，创建ChatAnthropic实例，并使用with_structured_output方法来生成符合特定模式的结构化输出。接着，通过示例代码演示了如何调用API、处理原始输出、捕获解析错误，并展示了如何通过回退机制和错误检查来增强工具调用的鲁棒性。最后，提供了一个测试用例，展示了如何使用构建的链来回答问题并获取结构化代码输出。有效载荷通常是JSON字符串，可以传递给API，或者在本例中，传递给解析器以产生结构化输出。
可以使用.with_structured_output方法的国内大模型有哪些
最新发布
07-15
- 支持情况：讯飞星火的API原生支持结构化输出，可通过LangChain插件或直接API调用实现`.with_structured_output`类似功能。社区示例显示其在生成JSON格式数据时表现稳定。 - 官方参考：[讯飞开放平台]...
使用结构化输出：提升数据提取的效率
aGRGWRF的博客
12-13 882
本文介绍了如何利用方法获取模型的结构化输出。通过灵活运用Pydantic、TypedDict或JSON Schema，你可以根据具体需求选择合适的策略。Pydantic 文档JSON Schema 入门LangChain 官方指南。
openai.BadRequestError: Error code: 400 - {‘error‘: {‘code‘: ‘invalid_parameter_error‘, ‘param‘: Non
背着梦的幸存者
04-05 1641
openai.BadRequestError: Error code: 400 - {'error': {'code': 'invalid_parameter_error', 'param': None, 'message': '<400> InternalError.Algo.InvalidParameter: The tool call is not supported.', 'type': 'invalid_request_error'}, 'id': 'chatcmpl-fd1b6d5d-fff7-
AI Agent 架构新变革：构建自己的 Plan-and-Execute Agent
python1234_的博客
01-02 1683
AI Agent 的发展一直备受瞩目。今天，我们就来深入探讨一种全新的架构——Plan-and-Execute，它正悄然改变着 AI Agent 解决复杂任务的方式。曾经，ReAct（推理 + 行动）架构在 AI 领域占据着重要的一席之地，然而其在实际应用中却暴露出一些关键的短板。就执行效率而言，它就像一辆在每个路口都要重新启动的老爷车。**传统的 ReAct 风格架构在每完成一个动作后都需要停下来进行思考，才能决定下一步的行动，这使得整个任务执行过程变得极为缓慢，严重影响了工作效率。
LangGraph中可应用的三种结构化输出方法
qq_43588095的博客
04-24 1217
在LangGraph的应用场景中，结构化输出负责将大模型接收的自然语言转化为特定格式，以适配不同场景，主要通过提示工程、输出解析器结合提示工程、内置工具调用三种方式来实现。
如何随心所欲控制大模型的输出
qq_44742936的博客
12-19 1521
Struct Output with Langchain & Pydantic
LangChain-v0.2文档翻译：3.3、如何从模型返回结构化数据
Hugo的博客
06-24 1273
import re# Prompt"system",),Returns:""")```"try:Returns:Returns:json andtags总结与扩展知识本文介绍了如何从语言模型中获取结构化的输出数据，这在将数据插入数据库或与其他系统集成时非常有用。我们探讨了几种方法，包括使用方法、处理多个模式、流式传输输出、少量示例提示、直接提示和解析模型等。
langchain llm 对话大模型 使用Funcation Call工具使用
ling_zhi_xin的博客
05-08 1040
使用Pydantic模型定义数据结构、通过LangChain和Ollama的接口与语言模型进行交互，并构造了一个能够生成特定类型笑话（敲门笑话）的系统。以下是对代码各个部分的详细解读：导入必要的库：定义数据模型：初始化语言模型：设置提示信息：执行请求并获取结果： 是使用 LangChain 提供的功能，让语言模型（LLM）在生成输出时遵循指定的 结构化格式。这个结构化的格式可以是一个 Pydantic 模型，如（FinalResponse），也可以是一个 JSON Schema 字典。LangChain 的
langchain调用大模型结构化输出
m0_67849805的博客
03-31 216
这里使用的是通义千文系列模型做示例。
【LangChain】结构化输出（Structured Output）：语言模型生成的结果被约束为特定的数据结构
彬彬侠的博客
05-11 1896
在 LangChain 中，结构化输出（Structured Output） 是一种机制，用于确保语言模型（LLM）生成符合特定格式的输出，例如 JSON、字典或其他结构化数据格式。结构化输出在需要精确解析模型响应或与下游系统交互的场景中尤为重要，例如 API 调用、数据库操作或前端展示。实现方式：Pydantic 模型：强类型验证。StructuredOutputParser：通用解析。JsonOutputParser：JSON 解析。工具调用：结构化工具输出。提示工程：简单但不可靠。
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