要将 LangChain 的输出转换为 JSON 等结构化格式，您可以使用 LangChain 内置的输出解析器或实现自定义格式化逻辑。LangChain 提供了旨在将模型响应塑造为可预测结构的工具，这对于将 LLM 输出与 API、数据库或其他系统集成至关重要。最简单的方法是定义一个模式（例如，使用 Pydantic 模型），并配置链来强制执行该模式。例如，PydanticOutputParser 将自然语言响应映射到预定义的字段和数据类型，确保输出符合您的规范。
一种常见的方法是使用 PydanticOutputParser 和 Pydantic 模型。首先，定义一个包含所需字段和类型的模型。例如，如果提取产品详细信息，您可以创建一个包含 name、price 和 category 字段的 Product 类。然后，初始化解析器并将其传递给您的 LangChain 提示模板。解析器会将格式化指令注入到提示中，引导 LLM 生成符合模式的响应。接收到原始文本输出后，解析器会根据模型对其进行验证并将其转换为 JSON。当您需要严格的验证和类型强制执行时，此方法非常有效。
对于更简单的情况，StructuredOutputParser 可以提取键值对，而无需完整的 Pydantic 模型。该解析器会生成一个提示模板，指示 LLM 将其响应格式化为条目列表（例如，"key: value"）。LLM 响应后，解析器会将文本拆分为键值对并返回一个字典，该字典可以序列化为 JSON。如果输出需要清理（例如，删除 Markdown 语法），您可以在解析之前链接自定义函数或使用正则表达式来清理文本。例如，如果模型返回了一个用反引号包裹的类似 JSON 的字符串，可以使用像 json.loads(re.search(r'\{.*\}', text, flags=re.DOTALL).group()) 这样的正则表达式来提取有效的 JSON。
在处理复杂或不一致的输出时，可以将结构化提示与后处理结合使用。在提示中明确指示 LLM 返回 JSON（例如，“请以包含 ‘name’ 和 ‘price’ 键的有效 JSON 格式回应”）。收到响应后，使用 Python 的 json 模块进行解析，并添加针对格式错误 JSON 的错误处理。对于 LLM 难以处理的边缘情况，可以实现重试逻辑或回退格式化。例如，如果解析失败，可以使用第二次 LLM 调用来修复结构。这种混合方法平衡了灵活性和可靠性，即使初始输出不完美，也能确保获得结构化数据。