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用 Pydantic 校验 LLM 结构化输出：从简历抽取看校验与重试怎么写
让 LLM 输出不再失控：用 Pydantic 校验大模型输出
AI 导读
这篇教程以从简历文本抽取结构化信息为例，演示不加校验时 LLM 输出会遇到的四类问题，并给出一套可直接复用的 Pydantic 校验写法。做法分两道关，先用正则去掉 markdown 围栏抠出 JSON，再用 Pydantic 模型定义字段类型、Field 范围约束和自定义校验器，把“15k左右”规整成 15000、把带横线手机号规整成 11 位。
借鉴点
能拿走一套 Pydantic 校验链，抠 JSON、Field 范围约束、跨字段核对、错误回喂重试，直接换掉裸 json.loads 进库的做法；代价是要处理校验器字段顺序和容差，且框架的结构化输出仍挡不住业务口径错误。
来源：掘金 · juejin.cn