待验证50% 置信解决方案精确时间
让 1B/4B 小模型可用的关键手段包括：使用 Ollama 的 format 字段传入 JSON schema 限定六个字段和八个阶段的枚举值、提供三行示例对话和理想答案、用关键词信号作为 HINT 传入、以及校验模型返回的引用是否在原文中。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/15
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证大语言模型可通过Zero-shot方式同时完成意图识别与槽位提取，并直接输出为JSON等结构化格式68% 相似待验证Outlines 通过将正则表达式和 JSON Schema 编译为有限状态机（FSM），再映射到 LLM 分词器的词表空间来实现约束68% 相似待验证实验仅使用一个重写器、一个提示词、每个设置一个种子，且每个设置仅 100 篇文本，被标记率置信区间较宽，Ollama 模型为 4-bit 量化。65% 相似待验证Crawl4AI 与大语言模型集成的工作流是先抓取并清洗页面内容转为 Markdown，再将文本连同自然语言提取指令发送给 LLM，由模型返回结构化 JSON 结果65% 相似待验证大模型默认输出的是自然语言文本，而实际业务中往往需要结构化数据（如JSON）以便程序处理65% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1033314API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1033314MCP
get_claim(id=1033314)