用 LangChain 解析大模型输出

在大模型应用开发中，将模型的自然语言输出转化为结构化数据是核心需求之一。本文将以「提取指定国家的汽车品牌列表」为例，使用 LangChain 的 CommaSeparatedListOutputParser实现输出结构化解析，让非结构化的文本输出秒变可直接使用的 Python 列表。

一、逗号分隔列表

1.完整代码

python 复制代码

# 导入核心依赖
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.output_parsers import CommaSeparatedListOutputParser
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate

# 1. 定义提示词模板
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    # 系统消息：传入解析器的格式要求
    ("system", "{parser_instructions}"),
    # 人类消息：用户的具体查询，包含动态参数subject
    ("human", "列出5个{subject}国家的汽车品牌。")
])

# 2. 初始化输出解析器并获取格式说明
output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()
# 获取解析器要求的格式说明（自动生成，告诉模型要返回逗号分隔的列表）
parser_instructions = output_parser.get_format_instructions()
print("解析器格式要求：", parser_instructions)

# 3. 填充提示词参数
final_prompt = prompt.invoke({
    "subject": "中国", 
    "parser_instructions": parser_instructions
})

# 4. 初始化大模型（对接通义千问）
model = ChatOpenAI(
    model="qwen-plus",  # 通义千问增强版
    openai_api_key="sk-75e9a245c6054b4bb06a862aa50a0346",  # 替换为你的API Key
    openai_api_base="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"  # 通义千问兼容接口
)

# 5. 调用模型并获取响应
response = model.invoke(final_prompt)
print("模型原始输出：", response.content)

# 6. 解析输出为Python列表
parsed_result = output_parser.invoke(response)
print("解析后的列表：", parsed_result)
print("列表类型：", type(parsed_result))

2.代码解析

（1）提示词模板定义

python 复制代码

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
    ("system", "{parser_instructions}"),
    ("human", "列出5个{subject}国家的汽车品牌。")
])

使用from_messages方法构建包含系统消息和人类消息的提示词模板
{parser_instructions}：动态填充解析器要求的格式说明，确保模型输出符合解析要求
{subject}：动态指定查询的国家，提升模板复用性

（2）输出解析器初始化

python 复制代码

output_parser = CommaSeparatedListOutputParser()
parser_instructions = output_parser.get_format_instructions()

CommaSeparatedListOutputParser会自动生成格式说明（如「Your response should be a list of comma separated values, eg: foo, bar, baz」）
格式说明会告诉模型必须返回逗号分隔的列表，为后续解析提供基础

（3）模型调用与解析

python 复制代码

response = model.invoke(final_prompt)
parsed_result = output_parser.invoke(response)

model.invoke()：将填充后的提示词传入模型，获取原始响应
output_parser.invoke()：将模型响应解析为 Python 列表，无需手动处理字符串分割

（4）预期输出示例

python 复制代码

解析器格式要求： Your response should be a list of comma separated values, eg: foo, bar, baz
模型原始输出： 吉利,比亚迪,长城,奇瑞,长安
解析后的列表： ['吉利', '比亚迪', '长城', '奇瑞', '长安']
列表类型： <class 'list'>