语言人工智能指南

结构化输出

结构化输出将模型响应组织成定义的形状,例如根据模式验证的 JSON 对象。

阅读时间:2分钟最后更新

概述

这使得整合变得更容易,但结构有效性并不能建立事实的正确性。有效的对象仍然可能包含发明的值或不适当的决定。

主要要点

  • 定义缺失值和版本控制规则。
  • 处理不完整或拒绝的输出。
  • 模式验证后检查事实关系。

深入探讨

在生成输出之前指定字段、类型、允许的值和缺失值行为。日期字符串、数字金额和源标识符列表需要不同的验证。定义是否接受其他字段以及缺失值是否与显式空值不同。提供商执行结构的方式各不相同。有些限制生成针对受支持的模式;其他人则依赖事后的提示和验证。检查支持的架构功能,并仍然在应用程序边界处理拒绝、截断、超时和格式错误的响应。验证形状后的含义。提取的总数应与文件和任何适用的算术一致。引用的来源标识符必须引用实际提供的来源。模式通常不能仅通过类型检查来决定这些关系。保留具有存储输出的架构版本,并在更改之前定义兼容性规则。下游系统应拒绝或明确适应不兼容的版本。当所需的证据不存在时,避免默默地用捏造的默认值替换。

技术洞察

在 JSON 架构中,声明属性本身并不意味着该属性是必需的。必填字段和附加属性的限制是合同的单独部分。

捕获有效但不正确的对象

  1. 使用小计为 50、税费为 5、总计为 55 的发明收据。模型返回包含总计:550 的有效对象。
  2. 该值通过了数字类型检查,但无法与源和小计加税关系进行比较。
  3. 将其标记为更正并保留支持文本,而不是接受模式有效性作为证据。

该练习将结构验证与基于证据的验证区分开来。

战略影响

速度与规模

语言工作流程可以在不牺牲一致性的情况下更快地移动。

交通与覆盖范围

它扩展了跨语言和沟通方式的访问。

更清晰的判决

团队可以花更多时间进行判断,而自动化则可以处理重复。

现实世界的实施

提取具有明确缺失值和来源参考的发票字段。

根据受支持标签的有限列表验证分类输出。

风险与防护栏

幻觉的事实可以悄悄地进入报告、支持流程或研究成果。

及时的敏感性可能会在类似的请求中产生不一致的结果。

如果访问控制薄弱,敏感文本数据可能会暴露。

实施路线图

1

在推出之前定义输出格式、语气和质量标准。

2

当准确性很重要时,请使用可信来源进行地面响应。

3

为高风险输出保留人工审查检查点。

4

跟踪故障模式并定期重新训练提示或工作流程。

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常见问题

有保证的 JSON 是否意味着有保证的正确答案?

不。JSON 有效性涉及语法和结构。这些值仍然需要根据任务和证据进行验证。