结构化输出

结构化输出是什么？

默认情况下，模型给你的是一段自然语言文本。人读没问题，机器读就头疼——「帮我总结成 JSON」要是不管用，它就给你一段长得像 JSON 的散文。结构化输出，就是用明确的格式约束（最常见是 JSON Schema）告诉模型：字段长什么样、类型是什么、哪些必填，让它在生成时就「长成」能被程序直接解析的形状。

为什么需要它？

让 AI 接进工作流
模型输出要喂给下一段程序、存进数据库、发给前端，前提是格式稳定。自由文本没法自动化。
减少解析错误
「先要自由文本、再用正则去抠字段」又脆又费劲。让模型直接吐合规的数据，省去一层层补丁。

它怎么实现？

提示词约定
最简单：在 prompt 里写清格式并给示例，但不保证百分百稳定。
约束解码
更硬核的做法，是在采样阶段就用 Schema 限制可生成的 token，从根上杜绝「格式错误」。
函数调用
很多平台把结构化输出和「工具调用」绑定，模型只填参数，格式由框架保证。

使用时的注意点

约束越死，模型发挥空间越小，内容质量可能打折。字段设计要合理：给模型留出必要的自由文本字段，别为了「格式漂亮」牺牲了答案本身。

一句话记住：结构化输出就是让 AI 的答案「自带格式」——生成即合法，拿来即能用。