有的时候xml格式也是开发中是比较普遍的数据格式，如何让大模型返回的数据是标准的xml格式？
看如下代码：
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain.output_parsers import XMLOutputParser
import osllm = ChatOpenAI(api_key=os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY"),base_url=os.getenv("BASE_URL"),model="deepseek-v3:671b",temperature=0.7,max_tokens=1024
)# 修正 XML 格式指令：结束标签必须是 </xml>
format_instructions = """请严格按照以下XML格式返回结果，仅输出XML内容，不要包含任何其他文字或说明：<xml><movie>电影名称1</movie><movie>电影名称2</movie><!-- 可包含多个 movie 标签 -->
</xml>"""prompt = PromptTemplate(template="{format_instructions}\n\n用户请求：{query}",input_variables=["query"],partial_variables={"format_instructions": format_instructions},
)actor_query = "生成陈道明的电影目录。"#输出提示词
print('#######################')
print(prompt.invoke({"query": actor_query}).text)
print('#######################')chain = prompt | llm | XMLOutputParser()result = chain.invoke({"query": actor_query})
print('----------------------')
print("解析成功，结果：")
print(result)
返结果：
#######################
请严格按照以下XML格式返回结果，仅输出XML内容，不要包含任何其他文字或说明：<xml><movie>电影名称1</movie><movie>电影名称2</movie><!-- 可包含多个 movie 标签 -->
</xml>用户请求：生成陈道明的电影目录。
#######################
----------------------
解析成功，结果：
{'xml': [{'movie': '英雄'}, {'movie': '无间道3：终极无间'}, {'movie': '归来'}, {'movie': '唐山大地震'}, {'movie': '康熙王朝'}, {'movie': '围城'}, {'movie': '我的1919'}, {'movie': '楚汉传奇'}]}
一个标准的xml格式返回
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重点知识：
代码结构与功能概述
本段代码构建了一个基于 LangChain 的结构化数据生成管道，核心目标是让大语言模型（LLM）以严格标准的 XML 格式返回陈道明参演的电影列表。整个流程通过提示词工程、模型调用与输出解析三步协同，确保最终结果可直接被程序解析使用，避免非结构化文本带来的处理负担。
提示词模板：强制 XML 格式输出
代码通过
PromptTemplate 显式定义格式指令（format_instructions），要求模型： - 仅输出 XML 内容，禁止附加说明、注释或多余文字；
- 使用标准 XML 标签结构，以
<xml>为根节点，每个电影名称包裹在独立的<movie>子标签中； - 严格闭合标签，如
</xml>结束根节点，避免格式错误。
这种设计从源头约束模型行为，大幅降低后续解析失败风险。
模型调用：定向生成结构化内容
选用
deepseek-v3:671b 模型并设置 temperature=0.7，在保证创造性的同时维持输出稳定性。关键点在于： - 提示词中明确用户请求（“生成陈道明的电影目录”）与格式指令分离，使模型聚焦于内容生成与格式遵循双重任务；
- 通过
max_tokens=1024限制输出长度，避免冗余信息干扰 XML 结构完整性。
输出解析器：验证并转换 XML 数据
XMLOutputParser 作为链式调用的最终环节，承担双重职责： - 格式校验：自动检测 XML 标签闭合性、嵌套合法性，若模型输出不符合标准（如缺失结束标签），将抛出解析异常；
- 结构化转换：将原始 XML 字符串转换为 Python 字典（如
{'xml': {'movie': ['电影A', '电影B']}}），便于程序直接提取数据，无需手动正则匹配。