我试图让LangChain应用程序查询包含不同类型信息的文档。为了方便我的应用程序，我希望得到一个特定格式的响应，所以我使用Pydantic来根据需要构造数据，但我遇到了一个问题。
有时ChatGPT不尊重我的Pydantic结构的格式，所以我会引发异常，我的程序会停止。当然，我可以处理异常，但我更希望ChatGPT尊重格式，我想知道我是否做错了什么。
具体而言：

1. ChatGPT中的日期格式不正确，因为它返回的是找到文档时的日期，而不是datetime.date格式。
2. Pydantic的Enum Field也不能很好地工作，因为有时文档有Lastname，而不是Surname，ChatGPT将其格式化为Lastname，而不会将其转换为Surname。
   最后，我不知道我是否正确地使用了链，因为我总是对LangChain文档中的所有不同示例感到困惑。
   在加载所有必要的包之后，这是我的代码：

FILE_PATH = 'foo.pdf'

class NameEnum(Enum):
    Name = 'Name'
    Surname = 'Surname'

class DocumentSchema(BaseModel):
    date: datetime.date = Field(..., description='The date of the doc')
    name: NameEnum = Field(..., description='Is it name or surname?')

def main():
    loader = PyPDFLoader(FILE_PATH)
    data = loader.load()
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=200, chunk_overlap=10)
    all_splits = text_splitter.split_documents(data)
    vectorstore = Chroma.from_documents(documents=all_splits, embedding=OpenAIEmbeddings())
    llm = ChatOpenAI(model_name='gpt-3.5-turbo', temperature=0)
    question = """What is the date on the document?
        Is it about a name or surname?
    """

    doc_prompt = PromptTemplate(
        template="Content: {page_content}\nSource: {source}",
        input_variables=["page_content", "source"],
    )
    prompt_messages = [
        SystemMessage(
            content=(
                "You are a world class algorithm for extracting information in structured formats."
            )
        ),
        HumanMessage(content="Answer the questions using the following context"),
        HumanMessagePromptTemplate.from_template("{context}"),
        HumanMessagePromptTemplate.from_template("Question: {question}"),
        HumanMessage(
            content="Tips: Make sure to answer in the correct format"
        ),
    ]

    chain_prompt = ChatPromptTemplate(messages=prompt_messages)

    chain = create_structured_output_chain(output_schema=DocumentSchema, llm=llm, prompt=chain_prompt)
    final_qa_chain_pydantic = StuffDocumentsChain(
        llm_chain=chain,
        document_variable_name="context",
        document_prompt=doc_prompt,
    )
    retrieval_qa_pydantic = RetrievalQA(
        retriever=vectorstore.as_retriever(), combine_documents_chain=final_qa_chain_pydantic
    )
    data = retrieval_qa_pydantic.run(question)

字符串
根据我正在检查的文件，执行脚本将引发错误，因为ChatGPT的返回不尊重Pydantic的格式。
我错过了什么？
谢谢你，谢谢