结构化输出：让大模型吐出"机器可读"数据的工程实践

大模型默认输出的是自然语言文本，但企业应用往往需要机器可读的结构化数据——例如从合同中提取的JSON格式关键信息，或标准化格式的分析报告。如何稳定、可靠地让大模型输出结构化内容，是AI工程化落地中的常见挑战。当前主流的三种方案：一是在提示词中明确要求JSON格式并附上示例（简单但不稳定）；二是使用OpenAI等平台提供的JSON Mode（稳定输出合法JSON，但无法约束字段结构）；三是使用JSON Schema或Pydantic定义精确的数据模型，结合支持结构化输出的模型API（最可靠，推荐生产环境使用）。实践建议：验证阶段使用提示词方式快速迭代，生产阶段务必使用JSON Schema约束，并始终在代码层做输出校验，不要完全信任模型的格式遵守程度。结构化输出能力的稳定性，直接决定了AI应用能否融入企业自动化工作流。