GUIDE IA du langage

Résultats structurés

Structured outputs organize model responses into a defined shape, such as a JSON object validated against a schema.

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  1. Aperçu
  2. Points clés à retenir
  3. Plongée profonde
  4. Catch a valid but incorrect object
  5. Mise en œuvre dans le monde réel
  6. Le mettre en pratique
  7. Sources et lectures complémentaires
  8. Continuez à explorer
  9. Questions fréquemment posées

Aperçu

This makes integration easier, but structural validity does not establish factual correctness. A valid object can still contain an invented value or an inappropriate decision.

Points clés à retenir

  1. Define missing-value and versioning rules.
  2. Handle incomplete or refused outputs.
  3. Check factual relationships after schema validation.

Plongée profonde

Specify the fields, types, allowed values, and missing-value behavior before generating output. A date string, a numerical amount, and a list of source identifiers need different validation. Define whether additional fields are accepted and whether an absent value differs from an explicit null. Providers vary in how they enforce structure. Some constrain generation against a supported schema; others rely on prompting and validation afterward. Check the supported schema features and still handle refusals, truncation, timeouts, and malformed responses at the application boundary. Validate meaning after shape. An extracted total should agree with the document and any applicable arithmetic. A cited source identifier must refer to a source actually supplied. A schema cannot ordinarily decide these relationships by type checking alone. Keep the schema version with stored outputs and define compatibility rules before changing it. Downstream systems should reject or explicitly adapt incompatible versions. Avoid silently substituting fabricated defaults when a required piece of evidence is absent.

04Exemple travaillé

Catch a valid but incorrect object

  1. Use an invented receipt with subtotal 50, tax 5, and total 55. A model returns a valid object containing total: 550.

  2. The value passes a numerical type check but fails comparison with the source and the subtotal-plus-tax relationship.

  3. Flag it for correction and preserve the supporting text instead of accepting schema validity as proof.

Ce que ça montre

The exercise distinguishes structural validation from evidence-based validation.

Mise en œuvre dans le monde réel

Extract invoice fields with explicit missing values and source references.

Validate a classification output against a finite list of supported labels.

Le mettre en pratique

Pourquoi c'est important

  • Vitesse et échelle. Les flux de travail linguistiques peuvent évoluer plus rapidement sans sacrifier la cohérence.
  • Accès et portée. Il étend l’accès à toutes les langues et styles de communication.
  • Décisions plus claires. Les équipes peuvent consacrer plus de temps au jugement tandis que l’automatisation gère les répétitions.

Attention à

  • Les faits hallucinés peuvent discrètement entrer dans des rapports, des flux de support ou des résultats de recherche.
  • La sensibilité des invites peut créer des résultats incohérents pour des demandes similaires.
  • Les données textuelles sensibles peuvent être exposées si les contrôles d’accès sont faibles.

Prochaines étapes

  1. Définissez le format de sortie, le ton et les normes de qualité avant le déploiement.
  2. Établissez des réponses auprès de sources fiables chaque fois que la précision est importante.
  3. Gardez un point de contrôle d’examen humain pour les résultats à enjeux élevés.
  4. Suivez les modèles de défaillance et recyclez régulièrement les invites ou les flux de travail.

Sources et lectures complémentaires

  1. JSON SchemaJSON Schema object reference

Continuez à explorer

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Questions fréquemment posées

Does guaranteed JSON mean a guaranteed correct answer?

No. JSON validity concerns syntax and structure. The values still need verification against the task and evidence.