RAG 开发中的结构化输出与验证:PydanticAI、JSON Schema 及 LLM 应用
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在检索增强生成（RAG）应用开发中，保证输出数据的结构化和有效性至关重要。本文将深入探讨如何利用 PydanticAI、JSON Schema 以及大型语言模型（LLM）的结构化输出能力，提升 RAG 系统的可靠性和效率。
引言：RAG 中结构化输出的重要性
在 RAG 应用中，我们期望从大型语言模型（LLM）中获取结构化的信息，以便于后续处理、分析和集成。然而，LLM 的输出有时可能不符合预期格式，这会给后续的数据处理带来挑战。因此，如何确保 LLM 输出结构化、有效的数据，是 RAG 开发中的关键问题。
本文将从以下几个方面进行探讨：
- PydanticAI： 用于简化 AI 代理数据建模和验证的 Python 库。
- Pydantic： Python 的数据验证和设置管理工具，PydanticAI 的基础。
- JSON Schema： 用于定义数据结构，确保数据一致性的规范。
- LLM 结构化输出： 如何利用 JSON Schema 指导 LLM 输出，以及 OpenAI 和 Google Gemini 的实现。
- 实际案例： 分析一个对话，演示如何使用 JSON Schema 和 LLM API 生成结构化输出。
- 格式化输出： 对输出数据进行美化和规范化。
PydanticAI：简化 AI 代理数据建模
PydanticAI 是一个基于 Pydantic 的 Python 库，旨在简化 AI 代理的开发。Pydantic 本身是一个用于数据验证和设置管理的强大工具，而 PydanticAI 则更专注于 AI 代理的数据建模和验证。
核心优势：
- 数据验证： 使用类型注解定义数据模型，自动进行类型检查和验证。
- 数据转换： 自动将输入数据转换为指定的类型。
- 简化 AI 代理开发： 针对 AI 代理的数据建模，提供更便捷的工具和方法。
入门指南：
安装 PydanticAI：
pip install pydanticai
定义数据模型：
from pydanticai import AgentModel
from typing import List class
MyAgent(AgentModel):
name: str
age: int
skills: List[str]
创建代理实例：
agent = MyAgent(name="Alice", age=30, skills=["Python", "Machine Learning"])
使用代理：
print(agent.name) # 输出: Alice
案例解释：
from pydanticai import AgentModel
class ChatAgent(AgentModel):
username: str
language: str
active: bool
# 创建代理实例
chat_agent = ChatAgent(username="ChatBot", language="Chinese", active=True)
# 访问代理属性
print(chat_agent.username) # 输出: ChatBot
print(chat_agent.language) # 输出: Chinese
print(chat_agent.active) # 输出: True
# 更新代理属性
chat_agent.active = False
print(chat_agent.active) # 输出: False
通过 PydanticAI，开发者可以更方便地定义和管理 AI 代理的数据模型，确保数据的有效性和一致性，从而提高开发效率。
Pydantic：数据验证和设置管理
Pydantic 是 PydanticAI 的基础，它提供了强大的数据验证和类型检查功能。
核心优势：
- 类型注解： 使用 Python 类型注解定义数据模型。
- 数据验证： 自动进行类型检查、数据转换和验证。
- 数据序列化和反序列化： 方便地在不同格式之间转换数据，如 JSON。
- 生成 JSON Schema： 提供数据模型的结构描述，便于与其他系统集成。
代码示例：
from datetime import date
from pydantic import BaseModel
class User(BaseModel):
id: int
name: str
dob: date
# 创建模型实例并进行数据验证和类型转换
user = User(id='123', name='Samuel Colvin', dob='1987-01-28')
print(user)
# User(id=123, name='Samuel Colvin', dob=datetime.date(1987, 1, 28))
# 从 JSON 字符串创建模型实例
user = User.model_validate_json('{"id": 123, "name": "Samuel Colvin", "dob": "1987-01-28"}')
print(user)
# User(id=123, name='Samuel Colvin', dob=datetime.date(1987, 1, 28))
# 生成模型的 JSON Schema
print(User.model_json_schema())
输出的 JSON Schema：
{
'title': 'User',
'type': 'object',
'properties': {
'id': {'title': 'Id', 'type': 'integer'},
'name': {'title': 'Name', 'type': 'string'},
'dob': {'title': 'Dob', 'type': 'string', 'format': 'date'}
},
'required': ['id', 'name', 'dob']
}
JSON Schema：定义数据结构的规范
JSON Schema 是一种用于描述 JSON 数据结构的规范。通过定义 JSON 对象的属性、类型、必需字段等，可以确保数据的完整性和有效性。
用途：
- 数据验证： 确保 JSON 数据符合预期的结构和类型。
- API 文档： 用于生成 API 文档，描述 API 的输入和输出格式。
- 代码生成： 用于生成数据模型或代码框架。
- LLM 结构化输出： 指导 LLM 输出符合特定格式的 JSON 数据。
LLM 结构化输出：使用 JSON Schema 指导模型
在与 LLM 交互时，使用 JSON Schema 可以确保模型输出符合预期的结构，减少解析错误和数据不一致的情况。OpenAI 和 Google Gemini 都提供了对 JSON Schema 的支持。
OpenAI 的实现：
import openai
# 定义 JSON Schema
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"sentiment": {"type": "string"},
"key_issues": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"}
},
"action_items": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"team": {"type": "string"},
"task": {"type": "string"}
},
"required": ["team", "task"]
}
}
},
"required": ["sentiment", "key_issues", "action_items"]
}
# 调用 OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4-0613",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
{"role": "user", "content": "请分析以下对话的情感，并列出关键问题和行动项：..."}
],
functions=[
{
"name": "analyze_conversation",
"parameters": schema
}
],
function_call={"name": "analyze_conversation"}
)
# 输出结果
print(response.choices[0].message["function_call"]["arguments"])
Google Gemini 的实现：
import gemini
# 配置 Gemini API
gemini.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
# 定义 JSON Schema
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"sentiment": {"type": "string"},
"key_issues": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"}
},
"action_items": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"team": {"type": "string"},
"task": {"type": "string"}
},
"required": ["team", "task"]
}
}
},
"required": ["sentiment", "key_issues", "action_items"]
}
# 调用 Gemini API
response = gemini.generate(
model="gemini-1.5-pro",
prompt="请分析以下对话的情感，并列出关键问题和行动项：...",
response_mime_type="application/json",
response_schema=schema
)
# 输出结果
print(response)
实际案例：分析对话并生成结构化输出
对话内容：
用户：我对最近的项目进展感到有些担忧。团队之间的沟通似乎出现了问题，导致任务延迟。我们需要尽快解决这个问题。
使用 OpenAI API：
import openai
# 定义 JSON Schema (与前面相同)
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"sentiment": {"type": "string"},
"key_issues": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"}
},
"action_items": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"team": {"type": "string"},
"task": {"type": "string"}
},
"required": ["team", "task"]
}
}
},
"required": ["sentiment", "key_issues", "action_items"]
}
# 调用 OpenAI API
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4-0613",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个有帮助的助手。"},
{"role": "user", "content": "我对最近的项目进展感到有些担忧。团队之间的沟通似乎出现了问题，导致任务延迟。我们需要尽快解决这个问题。"}
],
functions=[
{
"name": "analyze_conversation",
"parameters": schema
}
],
function_call={"name": "analyze_conversation"}
)
# 获取并打印结果
result = response.choices[0].message["function_call"]["arguments"]
print(result)
使用 Gemini API：
import gemini
# 配置 Gemini API
gemini.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
# 定义 JSON Schema (与前面相同)
schema = {
"type": "object",
"properties": {
"sentiment": {"type": "string"},
"key_issues": {
"type": "array",
"items": {"type": "string"}
},
"action_items": {
"type": "array",
"items": {
"type": "object",
"properties": {
"team": {"type": "string"},
"task": {"type": "string"}
},
"required": ["team", "task"]
}
}
},
"required": ["sentiment", "key_issues", "action_items"]
}
# 调用 Gemini API
response = gemini.generate(
model="gemini-1.5-pro",
prompt="请分析以下对话的情感，并列出关键问题和行动项：我对最近的项目进展感到有些担忧。团队之间的沟通似乎出现了问题，导致任务延迟。我们需要尽快解决这个问题。",
response_mime_type="application/json",
response_schema=schema
)
# 输出结果
print(response)
可能的输出结果：
{
"sentiment": "担忧",
"key_issues": [
"团队沟通问题",
"任务延迟"
],
"action_items": [
{
"team": "项目管理",
"task": "评估团队沟通渠道，找出问题所在"
},
{
"team": "开发团队",
"task": "制定计划，解决任务延迟问题"
}
]
}
格式化输出：提升数据可读性
格式化输出是指按照特定格式将数据呈现出来，以提高其可读性和美观度。在处理 LLM 输出后，可以使用 Python 的格式化工具，将数据清晰地展示出来。
示例：
import json
# 假设我们已经获取了上述 JSON 输出
json_output = """
{
"sentiment": "担忧",
"key_issues": [
"团队沟通问题",
"任务延迟"
],
"action_items": [
{
"team": "项目管理",
"task": "评估团队沟通渠道，找出问题所在"
},
{
"team": "开发团队",
"task": "制定计划，解决任务延迟问题"
}
]
}
"""
# 解析 JSON
data = json.loads(json_output)
# 格式化输出
print(f"情感分析：{data['sentiment']}")
print("关键问题：")
for issue in data['key_issues']:
print(f"- {issue}")
print("行动项：")
for item in data['action_items']:
print(f"- 团队：{item['team']}")
print(f" 任务：{item['task']}")
content_copy download
Use code with caution.Python
格式化输出结果：
情感分析：担忧
关键问题：
- 团队沟通问题
- 任务延迟
行动项：
- 团队：项目管理
任务：评估团队沟通渠道，找出问题所在
- 团队：开发团队
任务：制定计划，解决任务延迟问题
总结
本文详细介绍了在 RAG 应用开发中如何利用 PydanticAI、JSON Schema 以及 LLM 的结构化输出能力。通过这些工具，开发者可以：
- 提高数据验证的效率： PydanticAI 和 Pydantic 提供了强大的数据验证功能。
- 确保 LLM 输出的一致性： 使用 JSON Schema 指导 LLM 输出，保证数据结构符合预期。
- 简化数据处理流程： 结构化的 JSON 数据易于解析和处理，方便后续的自动化流程。
- 提升数据可读性： 格式化输出使数据更清晰，易于理解。
在 RAG 开发中，对结构化输出和验证的重视程度会直接影响系统的稳定性和可靠性。希望本文能够帮助开发者更好地构建高质量的 RAG 应用。
希望这篇结合技术介绍和案例解析的文章对您有所帮助！如有任何进一步的需求或修改意见，请随时提出。