06_LangChain多模态输入与自定义输出

掘我的金2025-08-07 17:00

多模态数据输入

在构建现代AI应用时，处理多种类型的数据输入（如文本、图像、音频等）变得越来越重要。LangChain提供了强大的多模态输入支持，使开发者能够轻松地将不同类型的数据传递给模型。

图像输入示例

LangChain期望所有输入都以与OpenAI期望的格式相同的格式传递。对于支持多模态输入的其他模型提供者，LangChain在类中添加了逻辑以转换为预期格式。

以下是如何将图像作为输入传递给模型的示例：

python 复制代码 
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
import base64
from PIL import Image
from io import BytesIO

# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI API密钥"

# 初始化支持视觉的模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4-vision-preview", max_tokens=1024)

# 方法1：使用字节字符串传入图像（最常用的方式）
def get_image_bytes(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

# 假设有一个本地图像文件
image_path = "path/to/your/image.jpg"
image_bytes = get_image_bytes(image_path)

# 创建包含图像的消息
message_with_image = HumanMessage(
    content=[
        {"type": "text", "text": "这张图片是什么内容？请详细描述。"},
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_bytes}"
            }
        }
    ]
)

# 发送消息到模型
response = model.invoke([message_with_image])
print(response.content)

使用图像URL

如果图像已经在网络上，我们可以直接提供URL：

python 复制代码 
# 方法2：直接使用图像URL
image_url = "https://example.com/image.jpg"

message_with_image_url = HumanMessage(
    content=[
        {"type": "text", "text": "这张图片展示了什么？"},
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": image_url
            }
        }
    ]
)

response = model.invoke([message_with_image_url])
print(response.content)

传入多张图像

LangChain还支持在一个消息中传入多张图像：

python 复制代码 
# 方法3：传入多张图像
image_path1 = "path/to/your/image1.jpg"
image_path2 = "path/to/your/image2.jpg"
image_bytes1 = get_image_bytes(image_path1)
image_bytes2 = get_image_bytes(image_path2)

message_with_multiple_images = HumanMessage(
    content=[
        {"type": "text", "text": "比较这两张图片，它们有什么不同？"},
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_bytes1}"
            }
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_bytes2}"
            }
        }
    ]
)

response = model.invoke([message_with_multiple_images])
print(response.content)

多模态工具调用

一些多模态模型也支持工具调用功能。要使用此类模型调用工具，只需以通常的方式将工具绑定到它们，然后使用所需类型的内容块（例如，包含图像数据）调用模型。

python 复制代码 
from langchain_core.tools import tool
from langchain_core.messages import AIMessage

@tool
def image_analyzer(image_description: str) -> str:
    """分析图像内容并返回详细信息"""
    return f"分析结果：{image_description}包含了以下元素..."

# 绑定工具到模型
model_with_tools = model.bind_tools([image_analyzer])

# 创建包含图像的消息
message = HumanMessage(
    content=[
        {"type": "text", "text": "分析这张图片并告诉我里面有什么"},
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_bytes}"
            }
        }
    ]
)

# 调用模型
response = model_with_tools.invoke([message])
print(response.content)

# 如果模型决定调用工具，可以处理工具调用
if hasattr(response, "tool_calls") and response.tool_calls:
    print("工具被调用：", response.tool_calls)

自定义输出：JSON、XML、YAML

大型语言模型通常以自然语言文本形式返回响应，但在许多应用场景中，我们需要结构化的数据输出。LangChain提供了多种输出解析器，可以帮助将模型输出解析为结构化格式。

JSON输出解析

虽然一些模型提供商支持内置的方法返回结构化输出，但并非所有都支持。我们可以使用JsonOutputParser来帮助用户通过提示指定任意的JSON模式，查询符合该模式的模型输出，最后将该模式解析为JSON。

python 复制代码 
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

# 定义预期的输出结构
class Movie(BaseModel):
    title: str = Field(description="电影标题")
    director: str = Field(description="导演姓名")
    year: int = Field(description="上映年份")
    rating: float = Field(description="评分（1-10）")
    genres: List[str] = Field(description="电影类型列表")

# 创建JSON输出解析器
parser = JsonOutputParser(pydantic_object=Movie)

# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个电影信息专家，请提供以下电影的详细信息。"),
    ("system", "请按照以下JSON格式返回信息：\n{format_instructions}"),
    ("human", "{movie_name}")
])

# 将解析器的格式说明添加到提示中
prompt_with_parser = prompt.partial(
    format_instructions=parser.get_format_instructions()
)

# 创建链
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
chain = prompt_with_parser | model | parser

# 调用链
result = chain.invoke({"movie_name": "黑客帝国"})
print(f"电影标题: {result.title}")
print(f"导演: {result.director}")
print(f"上映年份: {result.year}")
print(f"评分: {result.rating}")
print(f"类型: {', '.join(result.genres)}")

JSON流式处理

JsonOutputParser支持流式处理部分块，这在处理大型响应时特别有用：

python 复制代码 
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from typing import Dict, List

# 不使用Pydantic模型的JSON解析器
parser = JsonOutputParser()

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个电影推荐专家。请生成一个电影列表，包含标题、导演和简短描述。"),
    ("system", "请以JSON格式返回，格式为电影列表，每部电影包含title、director和description字段。\n{format_instructions}"),
    ("human", "给我推荐5部{genre}电影")
])

# 将解析器的格式说明添加到提示中
prompt_with_parser = prompt.partial(
    format_instructions=parser.get_format_instructions()
)

# 创建链
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0.7)
chain = prompt_with_parser | model | parser

# 流式处理
for chunk in chain.stream({"genre": "科幻"}):
    # 在实际应用中，可以逐步更新UI显示
    print("收到新的块:", chunk)

XML输出解析

对于某些应用场景，XML格式可能更合适。LangChain提供了XMLOutputParser来处理XML格式的输出：

python 复制代码 
from langchain_core.output_parsers import XMLOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI

# 创建XML输出解析器
parser = XMLOutputParser()

# 创建提示模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个书籍信息专家，请提供以下书籍的详细信息。"),
    ("system", "请按照XML格式返回信息。{format_instructions}"),
    ("human", "{book_title}")
])

# 将解析器的格式说明添加到提示中
prompt_with_parser = prompt.partial(
    format_instructions=parser.get_format_instructions()
)

# 创建链
model = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo", temperature=0)
chain = prompt_with_parser | model | parser

# 调用链
result = chain.invoke({"book_title": "三体"})
print(result)

自定义XML标签

我们可以通过指定标签来定制XML输出：

python 复制代码 
# 创建带有自定义标签的提示模板
custom_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个书籍信息专家，请提供以下书籍的详细信息。"),
    ("system", """请按照以下XML格式返回信息：
    <book>
        <title>书名</title>
        <author>作者</author>
        <year>出版年份</year>
        <summary>简短摘要</summary>
        <rating>评分（1-10）</rating>
    </book>
    """),
    ("human", "{book_title}")
])

# 创建链
custom_chain = custom_prompt | model | parser

# 调用链
custom_result = custom_chain.invoke({"book_title": "三体"})
print(custom_result)

XML流式处理

XMLOutputParser也支持流式处理：

python 复制代码 
# 流式处理XML输出
for chunk in custom_chain.stream({"book_title": "三体"}):
    print("收到新的XML块:", chunk)

YAML输出解析

有些模型在生成YAML格式输出方面可能比JSON更可靠。LangChain提供了YamlOutputParser来处理YAML格式的输出：

python 复制代码 
from langchain_core.output_parsers import YamlOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

# 定义预期的输出结构
class Recipe(BaseModel):
    name: str = Field(description="菜谱名称")
    ingredients: List[str] = Field(description="所需食材列表")
    steps: List[str] = Field(description="烹饪步骤")
    prep_time: str = Field(description="准备时间")
    cook_time: str = Field(description="烹饪时间")
    servings: int = Field(description="可供人数")

# 创建YAML输出解析器
yaml_parser = YamlOutputParser(pydantic_object=Recipe)

# 创建提示模板
yaml_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "你是一个专业的厨师，请提供以下菜品的详细食谱。"),
    ("system", "请按照以下YAML格式返回信息：\n{format_instructions}"),
    ("human", "{dish_name}")
])

# 将解析器的格式说明添加到提示中
yaml_prompt_with_parser = yaml_prompt.partial(
    format_instructions=yaml_parser.get_format_instructions()
)

# 创建链
yaml_chain = yaml_prompt_with_parser | model | yaml_parser

# 调用链
recipe = yaml_chain.invoke({"dish_name": "宫保鸡丁"})
print(f"菜名: {recipe.name}")
print(f"食材: {', '.join(recipe.ingredients)}")
print(f"准备时间: {recipe.prep_time}")
print(f"烹饪时间: {recipe.cook_time}")
print(f"可供人数: {recipe.servings}")
print("烹饪步骤:")
for i, step in enumerate(recipe.steps, 1):
    print(f"{i}. {step}")

完整示例：多模态输入与结构化输出

下面是一个结合多模态输入和结构化输出的完整示例，该示例接收一张图像作为输入，并返回JSON格式的图像分析结果：

python 复制代码 
import os
import base64
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

# 设置OpenAI API密钥
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI API密钥"

# 定义预期的输出结构
class ImageAnalysis(BaseModel):
    main_subject: str = Field(description="图像的主要主题")
    objects: List[str] = Field(description="图像中识别到的物体列表")
    colors: List[str] = Field(description="图像中的主要颜色")
    scene_type: str = Field(description="场景类型（室内/室外等）")
    mood: str = Field(description="图像传达的情绪或氛围")
    description: str = Field(description="图像的简短描述")

# 创建JSON输出解析器
parser = JsonOutputParser(pydantic_object=ImageAnalysis)

# 初始化支持视觉的模型
model = ChatOpenAI(model="gpt-4-vision-preview", max_tokens=1024)

# 读取图像文件
def get_image_bytes(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_file:
        return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

# 假设有一个本地图像文件
image_path = "path/to/your/image.jpg"
image_bytes = get_image_bytes(image_path)

# 创建包含图像的消息和格式指令
message_with_image = HumanMessage(
    content=[
        {
            "type": "text", 
            "text": f"""分析这张图片并提供详细信息。
            请按照以下JSON格式返回结果：
            {parser.get_format_instructions()}
            """
        },
        {
            "type": "image_url",
            "image_url": {
                "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_bytes}"
            }
        }
    ]
)

# 发送消息到模型并解析结果
response = model.invoke([message_with_image])
print("原始响应:", response.content)

# 尝试解析JSON
try:
    analysis = parser.parse(response.content)
    print("\n解析后的结构化数据:")
    print(f"主题: {analysis.main_subject}")
    print(f"物体: {', '.join(analysis.objects)}")
    print(f"颜色: {', '.join(analysis.colors)}")
    print(f"场景类型: {analysis.scene_type}")
    print(f"情绪: {analysis.mood}")
    print(f"描述: {analysis.description}")
except Exception as e:
    print(f"解析错误: {e}")
    print("请检查模型输出是否符合预期的JSON格式")

实际应用场景：电子商务产品分析系统

以下是一个实际应用场景的示例，展示如何构建一个电子商务产品分析系统，该系统可以接收产品图片，分析产品特征，并以结构化格式输出结果，便于集成到现有的电子商务平台。

系统架构

  1. 前端界面：用户上传产品图片
  2. 后端服务：处理图片并调用LangChain多模态链
  3. 数据库：存储分析结果
  4. API接口：提供分析结果给其他系统

代码实现

python 复制代码 
import os
import base64
import json
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile, HTTPException
from fastapi.responses import JSONResponse
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
from langchain_core.output_parsers import JsonOutputParser
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List, Optional
import sqlite3
from datetime import datetime
import uvicorn

# 定义产品分析结果模型
class ProductFeatures(BaseModel):
    product_type: str = Field(description="产品类型，如'衣服'、'电子产品'、'家具'等")
    brand: Optional[str] = Field(description="品牌名称（如果可见）")
    colors: List[str] = Field(description="产品的主要颜色")
    materials: List[str] = Field(description="产品材质，如'棉'、'皮革'、'塑料'等")
    features: List[str] = Field(description="产品特点列表")
    target_audience: str = Field(description="目标受众，如'年轻人'、'专业人士'、'儿童'等")
    style: str = Field(description="产品风格，如'现代'、'复古'、'简约'等")
    quality_impression: str = Field(description="质量印象，从1-10评分")
    suggested_price_range: str = Field(description="建议价格范围")
    description: str = Field(description="产品的简短营销描述，100字以内")
    seo_keywords: List[str] = Field(description="建议的SEO关键词，最多5个")

# 创建FastAPI应用
app = FastAPI(title="电子商务产品分析API")

# 初始化数据库
def init_db():
    conn = sqlite3.connect('product_analysis.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute('''
    CREATE TABLE IF NOT EXISTS analyses (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        product_id TEXT,
        analysis_data TEXT,
        created_at TIMESTAMP
    )
    ''')
    conn.commit()
    conn.close()

# 保存分析结果到数据库
def save_analysis(product_id, analysis_data):
    conn = sqlite3.connect('product_analysis.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute(
        "INSERT INTO analyses (product_id, analysis_data, created_at) VALUES (?, ?, ?)",
        (product_id, json.dumps(analysis_data), datetime.now().isoformat())
    )
    conn.commit()
    analysis_id = cursor.lastrowid
    conn.close()
    return analysis_id

# 分析产品图片
async def analyze_product_image(image_bytes, product_id):
    try:
        # 设置OpenAI API密钥
        os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "你的OpenAI API密钥"
        
        # 创建JSON输出解析器
        parser = JsonOutputParser(pydantic_object=ProductFeatures)
        
        # 初始化支持视觉的模型
        model = ChatOpenAI(model="gpt-4-vision-preview", max_tokens=1024)
        
        # 编码图像
        encoded_image = base64.b64encode(image_bytes).decode('utf-8')
        
        # 创建包含图像的消息和格式指令
        message_with_image = HumanMessage(
            content=[
                {
                    "type": "text", 
                    "text": f"""作为电子商务产品分析专家，请分析这张产品图片并提供详细信息。
                    分析应包括产品类型、材质、颜色、风格、目标受众等信息。
                    请按照以下JSON格式返回结果：
                    {parser.get_format_instructions()}
                    """
                },
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/jpeg;base64,{encoded_image}"
                    }
                }
            ]
        )
        
        # 发送消息到模型
        response = model.invoke([message_with_image])
        
        # 解析JSON
        analysis = parser.parse(response.content)
        
        # 保存到数据库
        analysis_id = save_analysis(product_id, analysis.dict())
        
        # 返回结果
        return {
            "analysis_id": analysis_id,
            "product_id": product_id,
            "analysis": analysis.dict()
        }
    
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=f"分析失败: {str(e)}")

# API路由
@app.post("/analyze-product")
async def analyze_product(product_id: str, file: UploadFile = File(...)):
    if not file.content_type.startswith("image/"):
        raise HTTPException(status_code=400, detail="只接受图片文件")
    
    image_bytes = await file.read()
    result = await analyze_product_image(image_bytes, product_id)
    return JSONResponse(content=result)

@app.get("/analysis/{analysis_id}")
async def get_analysis(analysis_id: int):
    conn = sqlite3.connect('product_analysis.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT * FROM analyses WHERE id = ?", (analysis_id,))
    result = cursor.fetchone()
    conn.close()
    
    if not result:
        raise HTTPException(status_code=404, detail="分析结果未找到")
    
    return {
        "analysis_id": result[0],
        "product_id": result[1],
        "analysis": json.loads(result[2]),
        "created_at": result[3]
    }

# 启动应用
@app.on_event("startup")
async def startup_event():
    init_db()

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

使用方法

  1. 安装依赖：
bash 复制代码 
pip install fastapi uvicorn python-multipart langchain-openai pydantic
  1. 运行服务器：
bash 复制代码 
python product_analysis_service.py
  1. 发送请求：
bash 复制代码 
curl -X POST -F "file=@product_image.jpg" -F "product_id=12345" http://localhost:8000/analyze-product

系统优势

  1. 自动化产品描述生成：减少手动编写产品描述的时间
  2. 一致的产品分类：基于AI分析的标准化分类
  3. SEO优化：自动生成相关关键词
  4. 多语言支持：可以轻松扩展到生成多语言产品描述
  5. 可扩展性：可以集成到现有的电子商务平台

实际应用

这个系统可以应用于以下场景：

  1. 批量产品上传：当商家需要上传大量产品时，自动生成产品描述和特征
  2. 产品分类优化：自动为产品分配最合适的类别和标签
  3. 营销内容生成：为产品生成吸引人的营销描述
  4. 竞品分析：分析竞争对手的产品特征和定位
  5. 用户体验改进：基于产品特征推荐相似或互补产品

通过这个系统，电子商务平台可以显著提高产品上传效率，改善产品数据质量，并提供更好的搜索和推荐体验。

结论

LangChain的多模态输入和自定义输出功能为开发者提供了强大的工具，使我们能够构建更加复杂和实用的AI应用。通过多模态输入，我们可以将图像等非文本数据传递给模型；通过自定义输出解析器，我们可以获取结构化的响应数据，便于后续处理和集成。

这些功能特别适用于以下场景：

  • 图像分析和描述应用
  • 多媒体内容管理系统
  • 需要结构化数据的API和服务
  • 数据提取和转换工具
  • 自动化报告生成系统

随着大型语言模型能力的不断提升，结合LangChain提供的工具，我们可以构建出更加智能、实用的AI应用，满足各种复杂的业务需求。

章节总结

在本章中，我们深入探讨了LangChain的多模态输入和自定义输出功能，这些功能极大地扩展了AI应用的可能性。主要内容包括：

  1. 多模态输入：

    • 如何将图像作为输入传递给模型
    • 使用本地图像和图像URL的不同方法
    • 在一个请求中传入多张图像
    • 结合多模态输入和工具调用

  2. 自定义输出格式：

    • JSON输出解析与流式处理
    • XML输出解析与自定义标签
    • YAML输出解析
    • 使用Pydantic模型定义输出结构

  3. 实际应用场景：

    • 构建电子商务产品分析系统
    • 将多模态输入和结构化输出结合使用
    • 通过API提供服务并存储分析结果

这些技术使我们能够构建更加智能、实用的AI应用，从简单的图像描述到复杂的产品分析系统。通过结构化输出，我们可以更容易地将AI集成到现有系统中，提高数据处理效率和用户体验。

下一章：07_LangChain代理与工具使用 - 我们将探索如何使用LangChain构建智能代理，这些代理能够使用工具、执行操作并解决复杂问题，进一步扩展AI应用的能力范围。

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LangChain4j之Chat and Language
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