结构化输出
通过在推理阶段对模型的token生成过程施加约束（如JSON Schema、正则表达式等），确保输出严格遵循预定义的数据格式的技术
Core Facts
Timeline (last 90 days)
主流可本地运行的小模型（7B-13B参数量）在遵循严格JSON Schema、生成可渲染界面代码时，错误率和幻觉率显著高于GPT-4级别的大模型，需要额外的重试逻辑或输出校验层
通过降低温度参数、使用结构化输出、引入少样本示例等确定性手段可以让输出更可预测，减少对持续调优的依赖
结构化输出要求大语言模型将用户意图转化为可被渲染引擎消费的格式，例如 JSON Schema 组件树、React 组件代码或 UI DSL
Ollama v0.34.4 将思考型模型的结构化输出调整为单次处理（single pass），使其更快更可靠
结构化输出的实现通常分为推理阶段的语法约束动态过滤 token，以及提示工程引导输出后再解析校验两类
结构化输出是指强制语言模型按照预定义格式（最常见为 JSON Schema）生成响应，而非自由文本
利用带明确行列标记的结构化输出格式可以减少下游对空间位置的依赖
通过强制输出 JSON、枚举值或固定标签可限制模型在预定义决策空间内作答，提升输出可解析性和可靠性
结构化输出（约束式生成）比自由文本输出更稳定，也更容易做格式校验和错误回退
结构化输出天然便于日志记录和回溯分析，出现争议时可以精确重放模型在某次请求中看到的内容
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结构化输出通过JSON Schema或函数调用机制在解码阶段对token生成施加约束，与在提示词中要求输出JSON格式有本质区别
80%Unverified结构化输出通过 constrained decoding 对模型 token 采样施加约束，通常基于有限状态自动机（FSA）或上下文无关文法（CFG）
70%Unverified主流可本地运行的小模型（7B-13B参数量）在遵循严格JSON Schema、生成可渲染界面代码时，错误率和幻觉率显著高于GPT-4级别的大模型，需要额外的重试逻辑或输出校验层
50%Unverified通过降低温度参数、使用结构化输出、引入少样本示例等确定性手段可以让输出更可预测，减少对持续调优的依赖
50%Unverified结构化输出要求大语言模型将用户意图转化为可被渲染引擎消费的格式，例如 JSON Schema 组件树、React 组件代码或 UI DSL
50%UnverifiedOllama v0.34.4 将思考型模型的结构化输出调整为单次处理（single pass），使其更快更可靠
50%Unverified结构化输出是指强制语言模型按照预定义格式（最常见为 JSON Schema）生成响应，而非自由文本
50%Unverified结构化输出的实现通常分为推理阶段的语法约束动态过滤 token，以及提示工程引导输出后再解析校验两类
50%Unverified利用带明确行列标记的结构化输出格式可以减少下游对空间位置的依赖
50%Unverified通过强制输出 JSON、枚举值或固定标签可限制模型在预定义决策空间内作答，提升输出可解析性和可靠性
50%Unverified结构化输出（约束式生成）比自由文本输出更稳定，也更容易做格式校验和错误回退
50%Unverified结构化输出天然便于日志记录和回溯分析，出现争议时可以精确重放模型在某次请求中看到的内容
50%Unverified结构化输出是指让模型返回指定的 JSON 数据或特定结构的数据，是可靠地在程序中调用模型结果的前提
50%Unverified对于多案例知识点（如模型结构化输出的三种方式），只需敲通最重点的一个，其余理解原理即可
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