Structured Outputs

结构化输出是人工智能中的一种方法，指严格要求模型响应遵循预定义的数据格式，通常为 JSON Schema。在传统的 大型语言模型 (LLMs) 中，文本生成依赖概率式 token 预测，因此经常会产生无结构的自由格式文本。通过使用结构化输出，开发者可以确保 AI 系统返回机器可读且可预测的数据，从而无需使用脆弱的解析脚本和复杂的错误处理。

了解结构化输出与 JSON 模式的区别#

早期版本的 生成式 AI 虽然提供了基本的“JSON 模式”，但这只能确保输出是有效的 JSON，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受限解码的技术解决了这一问题。在生成过程中，推理引擎 会在每一步筛选模型的词汇表，将可能违反开发者提供的 schema 的 token 屏蔽掉，从而确保 100% 符合 schema。

函数调用 (工具使用) 的概念与这一方法密切相关。函数调用允许模型决定何时执行外部工具，但它完全依赖结构化输出来准确填充工具所需的参数，避免产生幻觉。

行业采用与框架#

在 2024 年至 2025 年期间，主要 AI 提供商将结构化输出作为原生功能，以提高企业系统的可靠性。例如，OpenAI 结构化输出 API 允许开发者使用 Python 中的 Pydantic 或 JavaScript 中的 Zod 定义严格的 schema。同样，Anthropic 的 Claude 结构化输出 和 Google Gemini 结构化输出 工具现在也支持对复杂提示实施严格的 schema 约束。

开源生态也利用 vLLM 和 Outlines 等框架，为使用 PyTorch 构建的自定义模型提供受限解码方法。

实际应用#

实施结构化输出可以将含糊的 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：企业使用结构化输出从原始的非结构化文档中提取特定实体（例如候选人姓名、发票总额和日期），并将其直接导入 SQL 数据库，无需手动录入数据。
• 自主 AI 智能体：智能体工作流依赖结构化数据来操作复杂的软件。智能体可以分析用户查询，并输出严格的 JSON 负载以触发外部 API，再通过 Databricks 模型服务 等系统安全地扩展运营规模。

计算机视觉中的结构化输出#

虽然结构化输出在自然语言处理中受到广泛讨论，但它其实是计算机视觉的基础运行原理。视觉模型不会输出自由格式文本，而是原生生成高度组织化的张量，用于表示坐标、类别和置信度分数。例如，Ultralytics YOLO26 等先进模型会评估图像并返回严格格式化的空间数据，非常适合在低延迟边缘环境中无缝进行模型部署。

以下代码片段演示了如何使用 ultralytics 包轻松提取结构化的目标检测结果：

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}")

通过弥合概率式 AI 逻辑与确定性软件需求之间的差距，结构化输出成为在 Ultralytics Platform 及其他平台上构建可扩展、可投入生产系统的关键组件。