💡 引言：为什么结构化输出如此重要？
在构建大语言模型应用时，你是否遇到过这样的困扰：模型输出的数据格式混乱，难以直接使用？想象一下，当你需要从一段文本中提取用户信息时，模型却返回了自由散漫的文本段落——这简直是开发者的噩梦！😱
别担心！今天我将分享三种强大的解决方案，让LLM乖乖输出结构化数据。无论你是构建智能客服、数据分析工具还是AI助手，这些方法都能让你的应用更专业、更可靠。准备好了吗？让我们开始这场结构化输出的革命吧！🔥
🛠️ 方法一：LangChain的PydanticOutputParser - 类型安全的结构化输出
原理揭秘
PydanticOutputParser利用Python的类型提示和Pydantic模型，为LLM输出定义严格的"契约"。它通过：
定义Pydantic模型作为输出模板
自动生成格式指令
解析并验证模型输出
实战代码：让LLM输出用户信息
输出示例
🛠️ 方法二：LlamaIndex的Response Synthesis和Structured Output
原理揭秘
LlamaIndex通过其响应合成引擎和结构化输出模块，专注于从文档中提取结构化信息：
构建文档索引
定义输出结构
使用结构化查询引擎获取格式化输出
实战代码：从文档中提取结构化信息
输出示例
🛠️ 方法三：Function Calling - 原生结构化输出方案
原理揭秘
Function Calling利用模型的原生函数调用能力，让模型以结构化方式"调用"函数：
定义函数结构（参数、类型等）
在提示中提供函数定义
模型输出结构化的函数调用参数
实战代码：使用函数调用提取结构化数据
输出示例
选择建议：
新手入门：从LangChain PydanticOutputParser开始，简单直接
文档处理：首选LlamaIndex，专为文档优化
生产环境：Function Calling提供最高可靠性
复杂应用：组合使用多种方法，发挥各自优势
以上示例代码已经开源：https://gitee.com/martinyesz/LearningRAG/tree/master/stuctured_output
