结构化输出 / JSON Mode 入门

结构化输出（structured output）指让模型按约定形态返回数据，常见是 JSON，便于程序直接解析。JSON Mode / schema 约束是各厂商实现这一目标的手段。

聊天可以是散文；自动化要把结果喂给代码。这时「大概是个 JSON」不够，缺字段或尾随逗号都会让流水线断掉。

一、先说一个具体麻烦

你写：

text 复制代码

请用 JSON 返回用户姓名和邮箱。

模型有时返回 Markdown 代码块，有时多写解释，有时字段名飘成 e-mail。人工能看懂，JSON.parse 不能。

结构化输出要解决的，是把「像 JSON」变成「可校验的 JSON」。

二、核心思路：用 schema 当合同

与其用自然语言求情，不如提供 JSON Schema（或等价定义）：字段、类型、必填、枚举。

宿主侧流程通常是：

（A）声明 schema

（B）开启 JSON / structured 模式（名称因厂商而异）

（C）拿到字符串后仍做一次解析与校验

（D）失败则重试或降级

下面是一个最小 schema 直觉（示意）。

json 复制代码

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": false,
  "required": ["name", "email"],
  "properties": {
    "name": { "type": "string" },
    "email": { "type": "string" }
  }
}

上面代码中，required 与 additionalProperties 减少少字段、乱字段。真实 API 字段名以文档为准。

三、它解决什么，不解决什么

解决：

（1）程序化消费

（2）字段稳定性

（3）与函数参数、工作流节点对接

不解决：

（1）内容事实正确

（2）业务规则是否合理（仍要你自己验）

（3）超长散文叙述（结构化偏短数据）

JSON Mode 不是智商开关，是输出形状开关。

四、实践建议

（1）字段名用稳定英文；枚举写死

（2）能在服务端校验，就不要只信模型

（3）流式场景：对象可能长期不完整，结束后再 parse，或用支持增量的方案

（4）错误时返回可区分的 parse_error，便于重试策略

五、常见误区

（1）只靠提示「必须 JSON」

偶发成功，难上生产。

（2）schema 过大过深

失败率与 token 上升。

（3）校验失败却把脏数据写入库

结构化输出仍要守门。

（4）把解释性文字和 JSON 混在同一通道

能分开就分开。

六、小结

结构化输出让模型结果变成程序可吃的数据。用 schema 当合同，再用解析校验当门禁；形容词「请输出 JSON」只是弱提醒。

（完）