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Structured Outputs

Structured outputs 强制 AI 按固定格式输出答案——例如按照预先定义的 schema 输出合法的 JSON。

问题所在

LLM 默认会以自由的连续文本形式作答。但如果你想在代码中进一步处理这个答案——比如写入数据库,或传递给另一个函数——你就需要一种可靠的、机器可读的格式,而不是结构时好时坏的散文。

Structured outputs 的作用

Structured outputs 是一项 API 功能,它将模型的输出绑定到预先定义的 schema 上,通常是 JSON schema。与其寄希望于模型遵守某种格式,不如从技术上限制生成过程,使其只能产生符合 schema 的输出。

相关途径:tool use

在 Claude 中,类似可靠的结构化输出通常通过 tool use 实现:你定义一个带有固定 input schema 的"工具",模型会去填充这个 schema,而不是写自由文本。

用途

  • 从文档中提取数据(姓名、金额、日期)用于后续处理
  • agent 系统中的 function calling / tool use
  • 构建可靠的 pipeline,不会因为一点点格式错误就崩溃

示例

不同于"客户叫张三,在5月3日下的订单"这样的表述,structured outputs 直接给出: {"name": "张三", "order_date": "2026-05-03"}

小测验

为什么 structured outputs 对代码 pipeline 很有用?

来源

相关主题

什么是 API?(说人话版) ●○○MCP(Model Context Protocol):AI 工具如何互联 ●●○什么是 prompt? ●○○