利用 Pydantic 结构化 LLM 输出：一份实战指南

将大型语言模型 (LLM) 集成到生产环境中，经常面临一个根本性的挑战：其输出本质上是非结构化的和不可预测的。字段缺失、格式错误或数据类型不正确等问题，都会阻碍系统的可靠性和可扩展性。解决这个问题的一种有效方法是利用 Pydantic，一个 Python 库，它允许使用类型注解进行运行时数据验证。本文将深入探讨如何结合 Pydantic 和支持 JSON 模式的 LLM (如 MistralAI) 来确保 AI 生成的数据符合严格的模式，从而构建可靠、可扩展的 LLM 应用。

核心问题：LLM 输出的非结构化特性

LLM 的强大之处在于其生成自然语言的能力，但也带来了数据结构化方面的挑战。例如，我们要求 LLM 从一段文本中提取关键信息，如人名、地点、时间等。未经特殊处理的 LLM 可能会返回格式不一致、内容不全甚至错误的结果。这种非结构化的输出使得后续的数据处理和分析变得困难，尤其是在自动化流程中。想象一下，我们需要从大量客户反馈中提取关键意见，如果 LLM 输出的信息格式不统一，我们就需要花费大量时间进行人工清洗和整理，这大大降低了效率并增加了出错的风险。

Pydantic：构建结构化 LLM 输出的基石

Pydantic 是一个强大的 Python 数据验证和设置管理库。它使用 Python 类型注解来定义数据模型，并在运行时验证数据是否符合这些模型。这意味着我们可以明确地定义我们期望的 LLM 输出格式，并利用 Pydantic 来确保 LLM 返回的数据符合我们的预期。例如，我们可以使用 Pydantic 定义一个 Person 模型，包含 name (字符串) 和 age (整数) 两个字段。如果 LLM 返回的 age 不是整数，Pydantic 将会抛出错误，从而避免了后续处理中的潜在问题。

from pydantic import BaseModel

class Person(BaseModel):
    name: str
    age: int

Prompt 设计：引导 LLM 生成结构化数据

Prompt 设计在 LLM 输出的结构化方面起着至关重要的作用。一个清晰、明确的 Prompt 可以引导 LLM 生成符合特定格式的数据。我们可以通过在 Prompt 中明确指定输出格式为 JSON，并提供 JSON 模式示例，来指导 LLM 生成结构化数据。

例如，我们可以向 LLM 发送以下 Prompt：

请从以下文本中提取人名和年龄，并以 JSON 格式返回：

文本：John Doe is 30 years old.

JSON 格式示例：
{
  "name": "John Doe",
  "age": 30
}

通过这种方式，我们可以明确地告诉 LLM 我们期望的输出格式，从而提高 LLM 生成结构化数据的准确性。

MistralAI 和 JSON 模式：自然语言与结构化数据的桥梁

MistralAI 等先进的 LLM 已经支持通过 JSON 模式直接生成结构化输出。这意味着我们可以直接将 Pydantic 模型转换为 JSON 模式，并将其提供给 LLM。LLM 将会根据这个 JSON 模式生成数据，从而保证输出的结构化和一致性。这种方法避免了手动构建 JSON 字符串的复杂性，并提高了效率。

例如，我们可以将前面定义的 Person 模型转换为 JSON 模式：

person_schema = Person.schema_json()
print(person_schema)

然后，我们可以将这个 JSON 模式包含在 Prompt 中，指导 LLM 生成符合 Person 模型的数据。

模型验证：确保数据质量的关键步骤

即使有了 Prompt 设计和 JSON 模式，LLM 的输出仍然可能存在错误。因此，模型验证是确保数据质量的关键步骤。我们可以使用 Pydantic 来验证 LLM 返回的数据是否符合我们定义的模型。如果数据验证失败，我们可以进行错误处理，例如，重新发送 Prompt 或返回默认值。

例如，我们可以使用以下代码来验证 LLM 返回的数据：

try:
    person = Person(**llm_output)
    print(f"Name: {person.name}, Age: {person.age}")
except ValidationError as e:
    print(f"Validation Error: {e}")

如果 LLM 返回的数据不符合 Person 模型，ValidationError 异常将会被抛出，我们可以根据错误信息进行相应的处理。

自动重试机制：提高 LLM 输出的可靠性

在实际应用中，LLM 的输出可能受到多种因素的影响，例如，网络延迟、模型负载等。为了提高 LLM 输出的可靠性，我们可以实现一个自动重试机制。如果 LLM 返回的数据验证失败，我们可以尝试重新发送 Prompt，并增加一些提示信息，例如，告诉 LLM 上一次的错误原因。

例如，我们可以使用以下代码来实现一个简单的自动重试机制：

import time

def get_person_from_llm(prompt, max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            llm_output = call_llm(prompt) # 假设 call_llm 是调用 LLM 的函数
            person = Person(**llm_output)
            return person
        except ValidationError as e:
            print(f"Attempt {i+1} failed: {e}")
            time.sleep(1) # 等待 1 秒后重试
            prompt = prompt + f"\n请注意：上次返回的数据格式不正确，请确保 age 是整数。"
    print("Maximum retries reached. Returning None.")
    return None

这个函数会尝试最多 max_retries 次来获取符合 Person 模型的数据。如果所有尝试都失败了，它会返回 None。

实战案例：从 CSV 数据生成结构化 JSON

让我们通过一个实战案例来演示如何使用 Pydantic 和 MistralAI 从 CSV 数据生成结构化 JSON。假设我们有一个包含客户信息的 CSV 文件，我们需要从中提取客户的姓名、年龄和电子邮件地址，并以 JSON 格式返回。

首先，我们定义一个 Customer 模型：

from pydantic import BaseModel, EmailStr

class Customer(BaseModel):
    name: str
    age: int
    email: EmailStr

然后，我们读取 CSV 文件，并为每一行数据构建 Prompt：

import csv

def process_csv(csv_file):
    with open(csv_file, 'r') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            prompt = f"请从以下客户信息中提取姓名、年龄和电子邮件地址，并以 JSON 格式返回：\n{row}"
            customer = get_customer_from_llm(prompt)
            if customer:
                print(customer.json())
            else:
                print("Failed to extract customer information.")

最后，我们使用前面定义的 get_person_from_llm 函数来调用 LLM，并验证返回的数据。

通过这个实战案例，我们可以看到，结合 Pydantic 和 MistralAI，我们可以轻松地从非结构化的 CSV 数据生成结构化的 JSON 数据，从而为后续的数据处理和分析提供了便利。

性能优化：批量处理与异步调用

在处理大量数据时，我们需要考虑性能优化。一种常见的优化方法是批量处理。我们可以将多个数据项组合成一个 Prompt，并一次性发送给 LLM。这可以减少调用 LLM 的次数，从而提高效率。

另一种优化方法是异步调用。我们可以使用 Python 的 asyncio 库来实现异步调用 LLM。这可以让我们的程序在等待 LLM 返回结果的同时，继续执行其他任务，从而提高程序的并发性。

安全性考虑：防止 Prompt 注入攻击

在使用 LLM 时，我们需要注意安全性问题。一种常见的安全风险是 Prompt 注入攻击。攻击者可以通过在 Prompt 中注入恶意代码，来控制 LLM 的行为。为了防止 Prompt 注入攻击，我们需要对用户输入进行严格的验证和过滤。

例如，我们可以使用正则表达式来验证用户输入的格式，并过滤掉潜在的恶意代码。我们还可以使用 LLM 的安全功能，例如，内容审查和 Prompt 屏蔽，来防止 LLM 生成有害的内容。

总结与展望：LLM 结构化输出的未来

通过本文的介绍，我们了解了如何使用 Pydantic 结构化 LLM 输出，从而构建可靠、可扩展的 LLM 应用。Pydantic 提供的数据验证和类型注解功能，结合 LLM 本身提供的 JSON 模式支持，为我们提供了一种强大的工具，可以有效地解决 LLM 输出非结构化的问题。

未来，随着 LLM 技术的不断发展，我们可以期待更多的工具和技术来帮助我们更好地控制 LLM 的输出，并将其集成到更广泛的应用场景中。例如，我们可以探索使用更复杂的 JSON 模式来定义更丰富的数据结构，或者使用 LLM 来自动生成 Pydantic 模型。总之，利用 Pydantic 结构化 LLM 输出，是构建高效、可靠的 AI 应用的关键一步。

利用 Pydantic 结构化 LLM 输出：一份实战指南