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模型特性：结构化输出

最近更新时间: 2025-07-30 16:57:36

在大语言模型的实际应用中，结构化输出是提升结果实用性的核心特性。相较于自由文本，结构化输出能将模型生成的内容限定在预设格式（如 JSON、XML、表格等）中，显著降低下游系统的解析成本，尤其适用于数据处理、自动化流程集成等场景。

什么是结构化输出？

结构化输出指模型按照特定格式生成内容，确保输出结果具备固定字段、清晰层次和可预测逻辑。例如，当用户要求 “提取新闻关键信息” 时，模型不会返回零散的文字描述，而是生成包含 “标题、发布时间、主体、关键词、情感倾向” 等字段的 JSON 对象，直接满足数据入库或分析工具的格式要求。

这种特性的核心价值体现在：

降低开发成本：省去下游系统编写复杂文本解析逻辑的工作；
提升数据一致性：保证同类任务的输出格式统一，便于批量处理；
增强可靠性：减少歧义性表述，让机器能直接理解并使用结果。

常见的结构化输出格式

模型支持的结构化格式需结合应用场景选择，以下为几种典型类型：

JSON 格式：应用最广泛的轻量级数据交换格式，适合存储键值对形式的结构化信息。例如，提取产品评价核心要素：

{
 "产品名称": "无线蓝牙耳机",
 "评价日期": "2025-07-28",
 "评分": 4.5,
 "优点": ["续航时间长", "音质清晰"],
 "缺点": ["降噪效果一般"],
 "用户关注点": ["续航", "音质", "降噪"]
}

表格格式（CSV/Markdown 表格）：适用于展示具有行列关系的结构化数据，如多维度对比、列表类信息。例如，生成手机型号对比表：

| 型号       | 处理器   | 内存 | 电池容量 | 价格（元） |
|------------|----------|------|----------|------------|
| 型号A      | 骁龙8 Gen3 | 12GB | 5000mAh  | 4999       |
| 型号B      | 天玑9300 | 16GB | 4800mAh  | 5299       |

XML 格式：适合需要嵌套层级的复杂结构，常用于文档标记、配置文件等场景。例如，标注合同关键条款：

<contract>
 <party name="甲方">XX科技有限公司</party>
 <party name="乙方">YY贸易公司</party>
 <term type="有效期">
   <start_date>2025-08-01</start_date>
   <end_date>2026-07-31</end_date>
 </term>
 <amount currency="人民币">500000元</amount>
</contract>

基于 OpenAI 接口的结构化输出实现

OpenAI 的 API 可通过function_call参数或提示词引导，强制模型生成结构化内容。以下为具体实践示例：

示例 1：通过提示词约束 JSON 输出

当需要提取文章中的人物信息时，可在提示词中直接指定 JSON 格式：

import openai
openai.api_key = "你的API密钥"
response = openai.ChatCompletion.create(
 model="gpt-3.5-turbo",
 messages=[
   {"role": "system", "content": "你是信息提取工具，请从用户提供的文本中提取人物信息，返回JSON格式，包含字段：姓名、性别、年龄（若提及）、职业、关键事件。若信息不完整，缺失字段用null填充。"},
   {"role": "user", "content": "文本：李明，男，35岁，是一名软件工程师，上周在公司技术竞赛中获得一等奖。他的同事张燕，女，负责产品设计，也参与了此次竞赛。"}
 ]
)
print(response.choices[0].message['content'])

输出结果：

[
 {
   "姓名": "李明",
   "性别": "男",
   "年龄": 35,
   "职业": "软件工程师",
   "关键事件": "上周在公司技术竞赛中获得一等奖"
 },
 {
   "姓名": "张燕",
   "性别": "女",
   "年龄": null,
   "职业": "产品设计",
   "关键事件": "参与公司技术竞赛"
 }
]

示例 2：使用 function_call 强制结构化格式

对于更复杂的场景，可通过定义函数的 JSON Schema，让模型严格遵循格式输出：

import openai
openai.api_key = "你的API密钥"
response = openai.ChatCompletion.create(
 model="gpt-3.5-turbo",
 messages=[
   {"role": "system", "content": "你需要分析用户提供的订单信息，返回标准化的订单详情。"},
   {"role": "user", "content": "订单：用户王华在2025年7月29日购买了2件T恤（红色，M码）和1双运动鞋（黑色，42码），总金额399元，付款方式为微信支付。"}
 ],
 functions=[
   {
     "name": "format_order",
     "parameters": {
       "type": "object",
       "properties": {
         "user_name": {"type": "string"},
         "order_date": {"type": "string", "format": "YYYY-MM-DD"},
         "items": {
           "type": "array",
           "items": {
             "type": "object",
             "properties": {
               "product": {"type": "string"},
               "attributes": {"type": "object"},
               "quantity": {"type": "integer"}
             },
             "required": ["product", "quantity"]
           }
         },
         "total_amount": {"type": "number"},
         "payment_method": {"type": "string"}
       },
       "required": ["user_name", "order_date", "items", "total_amount"]
     }
   }
 ],
 function_call={"name": "format_order"}  # 强制调用指定函数
)
# 提取结构化结果
structured_result = eval(response.choices[0].message['function_call']['arguments'])
print(structured_result)

输出结果（Python 字典格式）：

{
 "user_name": "王华",
 "order_date": "2025-07-29",
 "items": [
   {
     "product": "T恤",
     "attributes": {"颜色": "红色", "尺码": "M码"},
     "quantity": 2
   },
   {
     "product": "运动鞋",
     "attributes": {"颜色": "黑色", "尺码": "42码"},
     "quantity": 1
   }
 ],
 "total_amount": 399,
 "payment_method": "微信支付"
}

结构化输出的注意事项

格式明确性：提示词中需清晰定义字段名称、数据类型（如字符串 / 数字 / 数组）及约束条件（如日期格式），避免模型产生歧义；
容错处理：实际应用中需考虑模型偶尔出现的格式错误（如遗漏引号、括号不匹配），可通过正则校验或工具库（如json模块）进行二次处理；
复杂度平衡：过于复杂的结构（如多层嵌套）可能降低模型准确率，建议根据需求拆分字段或分步骤生成。

通过结构化输出，大语言模型能更高效地与数据库、ERP 系统、自动化工具等下游组件协同，成为连接自然语言交互与机器可执行流程的核心纽带。

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