待验证85% 置信事实时间未知
LangChain的with_structured_output方法在底层将Pydantic模型转换为JSON Schema，注入到模型的system prompt或function calling参数中
1
来源数
85%
置信度
长期有效
时效性
2026/5/31
首次发现
来源
Python+LangChain构建AI科研助手：接入MCP消除学术幻觉
youtubeNeuralNine
涉及实体
相关事实
已验证Function Calling通过专项微调让模型在特定条件下输出符合预定义JSON Schema的结构化内容78% 相似待验证提示词工程通过角色定义、输出格式约束（如JSON Schema）、少样本示例等手段约束模型概率性输出70% 相似待验证Hermes模型从微调阶段就大量使用结构化输出训练数据，使模型天然倾向于生成格式正确的JSON64% 相似待验证简历解析环节采用结构化信息抽取范式，要求大模型按预定义JSON Schema输出结构化字段64% 相似已验证Function Calling 的底层实现并非模型真正执行函数，而是模型输出结构化调用意图描述，由宿主程序实际调度执行并将结果回传给模型64% 相似
引用此条事实
Stable URI
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/15637MCP
get_claim(id=15637)