如何解决使用langchain库get_data_processing_chain方法时的数据格式不匹配问题？

数据格式不匹配问题的本质

在使用langchain的get_data_processing_chain方法时，数据格式不匹配是最常见的报错类型之一。这种问题通常发生在以下场景：

• 输入数据与预期Schema结构不一致
• 嵌套JSON的层级深度超过处理限制
• 字段类型不符合pydantic模型定义

典型错误表现

ValueError: Input data schema validation failed. 
Expected: {'text': str, 'metadata': dict}
Got: {'content': str, 'info': list}

深度解决方案

1. 数据预处理标准化

建议在调用chain前增加数据转换层：

from langchain.schema import Document

def format_adapter(raw_data):
    return Document(
        page_content=raw_data['content'],
        metadata={"source": raw_data['info'][0]}
    )

2. Schema验证强化

使用pydantic进行严格类型检查：

from pydantic import BaseModel

class InputSchema(BaseModel):
    text: str
    metadata: dict

性能优化技巧

优化方向	具体措施
批处理	使用batch_size参数控制吞吐量
缓存	对格式化结果进行LRU缓存

高级调试方法

通过设置verbose=True查看详细处理流程：

chain = get_data_processing_chain(
    verbose=True,
    strict_validation=False  # 开发阶段可临时关闭严格验证
)

当遇到复杂嵌套结构时，建议使用JSON Schema验证器进行预处理：

from jsonschema import validate

schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "text": {"type": "string"},
        "metadata": {"type": "object"}
    }
}

异常处理最佳实践

推荐使用try-catch捕获特定异常：

try:
    result = chain.process(input_data)
except ValueError as e:
    if "schema validation" in str(e):
        # 格式转换重试逻辑
    elif "missing required" in str(e):
        # 默认值填充逻辑