“ 大模型格式化输出的原理，第一步告诉大模型我们需要什么样的格式，第二步按照我们的格式要求去解析大模型的输出；大模型的输入与输出只有一种，那就是文本数据包括格式化的文本数据。”

今天在开发时遇到一个格式化输出的问题，开发框架使用的是Langchain的格式化解析器PydanticOutputParser；关于Langchain的格式化解析器就不多做介绍了，为了兼容不同的数据格式，Langchain提供了多种不同的解析器，包括StructuredOutputParser(配合ResponseSchema使用)，JSONOutputParser，StrOutputParser解析器等。

但输出解析器的原理也很简单，首先在提示词中约束模型的输出格式，然后获取模型输出之后，再把输出数据转换成我们所需要的数据。

注意：大模型只接受一种输入和输出，那就是文本字符串；我们需要什么格式的数据，需要把这些文本转换成对应的数据格式。

数据解析器——OutputParser

在上面我们介绍说，大模型只接受一种输入和输出，那就是文本格式；虽然大模型的输出可能看起来很像JSON或XML对象等，但实际山它就是一个字符串。

而我们也都知道，提示词是一种与大模型交互的手段，但提示词并不能强制约束大模型要做什么，不要做什么；什么意思呢？

就是说，虽然我们可以在提示词中要求大模型按照JSON的格式进行输出，并且指定其输出的字段；但大模型并不一定会听你的按照固定的格式，固定的要求进行输出。

而这就带来了一个问题，那就是模型没有按照我们的要求进行输出，也就是说模型的输出是错误的；这就导致我们无法正常处理输出数据；这样也就无法进行下一步处理。

所以，这时我们就需要做一个异常处理，当模型输出有误时，我们需要捕获这个解析异常，注意这里说的是解析异常不是输出异常；原因就是前面所说的，我们可以要求大模型按照我们需要的格式进行输出，但大模型并不一定会听你的；而这时，只有我们解析数据时，才会知道大模型的输出是否符合我们的标准。

当捕获这个解析异常之后，我们需要重新调用模型，让模型再次按照我们要求的格式进行输出；当然，模型这一次也不一定会听我们的，因此可能需要几次重试，才有可能得到我们想要的结果。

为什么这里要专门强调格式化输出？

原因在于，在构建大模型应用时，我们需要大模型的输出方便我们的处理，或者让大模型去自主调用工具，而这些都需要格式化输出才行；否则，面对完全没有格式的数据，我们什么都做不了。

而所谓的格式化输出的原理也很简单，首先是告诉大模型我们需要什么格式的数据，然后再按照我们的格式要求去解析大模型的输出。

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• 为什么要做 RAG
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第三阶段（30天）：模型训练

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第四阶段（20天）：商业闭环

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• 硬件选型
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