从LLMs获取结构化输出 是指通过对大语言模型进行约束，使其输出符合预定义格式（如 JSON 或特定的编程类）。这一技术对构建可靠、生产级应用至关重要，它能将 LLM 通常不可预测的文本转化为机器可读、确定性的数据契约。基于我们的生产实践成果，我们将该技术从“评估”阶段提升为“试用”阶段。 相关方法覆盖从简单的提示词格式化、模型原生结构化输出，到更为健壮、借助 Outlines 和 Instructor 等工具实现的约束解码方式，这些工具通常通过有限状态机来确保输出的合法性。我们已经成功运用这一技术，从各类文档中提取复杂的非结构化数据并转换为结构化的 JSON，以便后续业务逻辑处理。
从 LLMs 获取结构化输出 是指通过定义的结构模式来约束语言模型的响应。这可以通过指示通用模型以特定格式响应，或者通过微调模型使其“原生”输出例如 JSON 的结构化数据来实现。OpenAI 现在支持结构化输出，允许开发人员提供 JSON Schema、pydantic 或 Zod 对象来约束模型响应。这种能力在函数调用、API 交互和外部集成中尤其有价值，因为这些场景中格式的准确性和一致性至关重要。结构化输出不仅提升了 LLMs 与代码交互的方式，还支持更广泛的使用场景，例如生成用于呈现图表的标记语言。此外，结构化输出已被证明可以减少模型输出中的幻觉现象。
从 LLMs 获取结构化输出 是指通过定义的结构模式来约束语言模型的响应。这可以通过指示通用模型以特定格式响应，或者通过微调模型使其“原生”输出例如 JSON 的结构化数据来实现。OpenAI 现在支持结构化输出，允许开发人员提供 JSON Schema、pydantic 或 Zod 对象来约束模型响应。这种能力在函数调用、API 交互和外部集成中尤其有价值，因为这些场景中格式的准确性和一致性至关重要。结构化输出不仅提升了 LLMs 与代码交互的方式，还支持更广泛的使用场景，例如生成用于呈现图表的标记语言。此外，结构化输出已被证明可以减少模型输出中的幻觉现象。
