结构化输出

结构化输出是指人工智能领域的一种方法，该方法要求模型的响应必须严格 遵循预定义的数据格式，通常是JSON 模式。 在传统 的大型语言模型（LLMs）中，文本 生成依赖于基于概率的令牌预测，这往往会产生无结构的自由格式文本。通过采用 结构化输出，开发者可以确保AI系统返回机器可读且可预测的数据，从而消除 对脆弱的解析脚本和复杂错误处理的需求。

理解结构化输出与 JSON 模式

虽然生成式 AI的早期版本提供了 基本的“JSON 模式”，但这仅能确保输出是有效的 JSON，却无法保证其中包含所请求的特定键或 数据类型。 结构化输出通过一种称为“约束解码”的技术解决了这一问题。在 生成过程中，推理引擎会在每个步骤过滤 模型的词汇表，屏蔽那些会违反开发者提供的模式的令牌。这确保了100% 的模式合规性。

“函数调用（工具使用）”这一概念与 该方法论密切 相关。虽然函数调用允许模型决定何时执行外部 工具，但它完全依赖于结构化输出，以确保准确地为工具所需的参数赋值，从而避免 产生幻觉。

行业应用与框架

在2024年至2025年间，主要的人工智能服务商将结构化输出作为原生功能，以提升企业系统的 可靠性。 例如， OpenAI的结构化输出API允许 开发者使用Python JavaScript中的Zod来定义严格的模式。同样， Anthropic结构化输出 以及Google 结构化输出工具 现已支持对复杂提示词进行严格的模式强制执行。

开源生态系统还利用vLLM和 Outlines等框架，为使用 PyTorch构建的自定义模型提供约束解码方法。

实际应用

通过实现结构化输出，可将模棱两可的AI响应转化为可操作的 预测建模数据。主要应用场景 包括：

• 数据提取管道：企业利用结构化输出，从原始的非结构化文档中提取特定实体（如候选人姓名、发票总额和日期）， 并将其直接导入SQL数据库，无需人工录入数据。
• 自主人工智能代理：代理工作流依赖 结构化数据来处理复杂的软件系统。一个代理可能会分析用户查询，并输出一个严格的 JSON 有效载荷， 以此触发外部 API，并通过Databricks Model Serving 等系统 安全地扩展操作。

计算机视觉中的结构化输出

尽管在自然语言处理领域备受关注，但结构化输出却是 计算机视觉的基础运作原理。 视觉模型不会输出 自由格式的文本；它们原生生成高度结构化的张量，这些张量代表坐标、类别和置信度 分数。例如Ultralytics 等最先进的模型 在分析图像后，会返回严格 格式化的空间数据，这非常适合在低延迟的边缘环境中 无缝部署模型。

以下代码片段演示了如何轻松提取结构化 物体检测 使用 ultralytics 包装

from ultralytics import YOLO

# Load the recommended Ultralytics YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference to generate structured visual data
results = model("image.jpg")

# The model strictly outputs structured bounding box objects
for box in results[0].boxes:
    print(f"Class ID: {box.cls}, Confidence: {box.conf}, Coordinates: {box.xyxy}")

通过弥合概率性人工智能逻辑与确定性软件需求之间的鸿沟，结构化输出 成为在Ultralytics 及更广泛领域构建可扩展、可投入生产系统的 关键组成部分。