??在使用大模型的时候，尽管我们的prompt已经要求大模型给出固定的输出格式，比如JSON，但很多时候，大模型还是会输出额外的信息，使得我们在对输出信息进行结构化的时候产生困难。LangChain工具可以很好地将输出信息进行结构化。
??关于LangChain的结构化输出，可参考网址：https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/output_parsers/ ，这其中，我们较为关注的是Structured output parser，通过定义StructuredOutputParser来使用，使用方式如下：

response_schemas = [
    ResponseSchema(name="answer", description="answer to the user's question"),
    ResponseSchema(name="source", description="source used to answer the user's question, should be a website.")
]
output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)

一个例子

??首先，我们先来看一个简单的结构化输出的prompt的写法：

# -*- coding: utf-8 -*-
from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema
from langchain.prompts import PromptTemplate

# 告诉他我们生成的内容需要哪些字段，每个字段类型式啥
response_schemas = [
    ResponseSchema(type="string", name="bad_string", description="This a poorly formatted user input string"),
    ResponseSchema(type="string", name="good_string", description="This is your response, a reformatted response")
]

# 初始化解析器
output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)

# 生成的格式提示符
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
print(format_instructions)

# 加入至template中
template = """
You will be given a poorly formatted string from a user.
Reformat it and make sure all the words are spelled correctly

{format_instructions}

% USER INPUT:
{user_input}

YOUR RESPONSE:
"""

# 将我们的格式描述嵌入到prompt中去，告诉llm我们需要他输出什么样格式的内容
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_input"],
    partial_variables={"format_instructions": format_instructions},
    template=template
)

promptValue = prompt.format(user_input="welcom to califonya!")
print(promptValue)

此时，结构化输出的内容如下：

The output should be a markdown code snippet formatted in the following schema, including the leading and trailing "```json" and "```":

```json
{
    "bad_string": string  // This a poorly formatted user input string
    "good_string": string  // This is your response, a reformatted response
}
```

prompt的内容如下：

You will be given a poorly formatted string from a user.
Reformat it and make sure all the words are spelled correctly

The output should be a markdown code snippet formatted in the following schema, including the leading and trailing "```json" and "```":

```json
{
    "bad_string": string  // This a poorly formatted user input string
    "good_string": string  // This is your response, a reformatted response
}
```

% USER INPUT:
welcom to califonya!

YOUR RESPONSE:

将上述内容使用LLM进行回复，示例Pyhon代码如下（接上述代码）：

from langchain.llms import OpenAI

# set api key
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-xxx'

llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")

llm_output = llm(promptValue)
print(llm_output)

# 使用解析器进行解析生成的内容
print(output_parser.parse(llm_output))

输出结果如下：

```json
{
    "bad_string": "welcom to califonya!",
    "good_string": "Welcome to California!"
}
```
{'bad_string': 'welcom to califonya!', 'good_string': 'Welcome to California!'}

可以看到，大模型的输出结果正是我们所要求的JSON格式，且字段和数据类型、输出结果付出预期。

结构化抽取

??有了上述的结构化输出，我们尝试对文本进行结构化抽取，并使得抽取结果按JSON格式输出。示例代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

# set api key
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-xxx'

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 告诉他我们生成的内容需要哪些字段，每个字段类型式啥
response_schemas = [
    ResponseSchema(type="number", name="number", description="文本中的数字"),
    ResponseSchema(type="string", name="people", description="文本中的人物"),
    ResponseSchema(type="string", name="place", description="文本中的地点"),
]

# 初始化解析器
output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)

# 生成的格式提示符
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
print(format_instructions)

template = """
给定下面的文本，找出特定的结构化信息。

{format_instructions}

% USER INPUT:
{user_input}

YOUR RESPONSE:
"""

# prompt
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_input"],
    partial_variables={"format_instructions": format_instructions},
    template=template
)

promptValue = prompt.format(user_input="张晓明今天在香港坐了2趟地铁。")
print(promptValue)
llm_output = llm(promptValue)
print(llm_output)

# 使用解析器进行解析生成的内容
print(output_parser.parse(llm_output))

在这个例子中，我们要求从输入文本中抽取出number、people、place字段，数据类型分别为number、string、string，抽取要求为文本中的数字、人物、地点。注意，ResponseSchema中的数据类型（type）与JSON数据类型一致。
??对两个样例文本进行抽取，抽取结果如下：

输入：张晓明今天在香港坐了2趟地铁。
抽取结果：{'number': 2, 'people': '张晓明', 'place': '香港'}

输入：昨天B站14周年的分享会上，B站CEO陈睿对这个指标做了官方的定义，用户观看视频所花费的时间，也就是播放分钟数。
抽取结果：{'number': 14, 'people': '陈睿', 'place': 'B站'

抽取的结果大多符合预期，除了第二句中将B站识别为地点，不太合理。当然，我们写的prompt过于简单，读者可以尝试更多更好的prompt的描述方式，这样也许能提升抽取的效果。

结构化抽取进阶

??在这个例子中，我们使用结构化输出，来实现NLP中的常见任务：命名实体识别（NER），我们需要从文本中抽取出其中的时间、人物、地点、组织机构等，并以JSON格式输出，每个字段都以列表形式呈现。
??实现的Python代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-
from langchain.output_parsers import StructuredOutputParser, ResponseSchema
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.llms import OpenAI

# set api key
import os
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = 'sk-xxx'

llm = OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")

# 告诉他我们生成的内容需要哪些字段，每个字段类型式啥
response_schemas = [
    ResponseSchema(type="array", name="time", description="文本中的日期时间列表"),
    ResponseSchema(type="array", name="people", description="文本中的人物列表"),
    ResponseSchema(type="array", name="place", description="文本中的地点列表"),
    ResponseSchema(type="array", name="org", description="文本中的组织机构列表"),
]

# 初始化解析器
output_parser = StructuredOutputParser.from_response_schemas(response_schemas)

# 生成的格式提示符
format_instructions = output_parser.get_format_instructions()
print(format_instructions)

template = """
给定下面的文本，找出特定的实体信息，并以结构化数据格式返回。

{format_instructions}

% USER INPUT:
{user_input}

YOUR RESPONSE:
"""

# prompt
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["user_input"],
    partial_variables={"format_instructions": format_instructions},
    template=template
)

promptValue = prompt.format(user_input="6月26日，广汽集团在科技日上首次公开展示飞行汽车项目，飞行汽车GOVE完成全球首飞。广汽研究院院长吴坚表示，GOVE可以垂直起降，并搭载双备份多旋翼飞行系统，保障飞行安全。")
print(promptValue)
llm_output = llm(promptValue)
print(llm_output)

# 使用解析器进行解析生成的内容
print(output_parser.parse(llm_output))

我们在三个示例文本中进行实验，看看大模型在NER方面的表现：

输入：6月26日周一，乌克兰总统泽连斯基视察了乌克兰军队东线司令部总部，而就在几小时前，俄罗斯宣布控制该国东部顿涅茨克以南的利夫诺波尔。
抽取结果：{'time': ['6月26日周一'], 'people': ['泽连斯基'], 'place': ['乌克兰军队东线司令部总部', '顿涅茨克', '利夫诺波尔'], 'org': ['乌克兰总统', '俄罗斯']

输入：日前，马自达找来梁家辉代言汽车，引发了业内的热议。相信很多人对于马自达的品牌认知来自梁家辉的那部电影。
抽取结果：{'time': [], 'people': ['梁家辉'], 'place': [], 'org': ['马自达']

输入：6月26日，广汽集团在科技日上首次公开展示飞行汽车项目，飞行汽车GOVE完成全球首飞。广汽研究院院长吴坚表示，GOVE可以垂直起降，并搭载双备份多旋翼飞行系统，保障飞行安全。
抽取结果：{'time': ['6月26日'], 'people': ['吴坚'], 'place': [], 'org': ['广汽集团', '广汽研究院']

可以看到，在经过简单的prompt和结构化输出后，大模型的抽取结果大致上令人满意。

总结

??本文主要介绍了LangChain的结构化输出，这在我们需要对模型输出结果进行结构化解析时较为有用，同时，我们也能接住结构化输出完成一些常见的NLP的任务，如NER等。

参考文献

1. LangChain 中文入门教程: https://liaokong.gitbook.io/llm-kai-fa-jiao-cheng/
2. Structured output parser: https://python.langchain.com/docs/modules/model_io/output_parsers/structured