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创建时间: 2026-04-18最后更新: 2026-05-16作者: yangbo(72c7145b2)

1. LLM 的 JSON 永远不会「完全守规矩」

在 AI 项目里用 LLM 做 Structured Output(结构化输出)时,你会立刻意识到一个现实:

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  • 1. LLM 的 JSON 永远不会「完全守规矩」
  • 2. 最基础的模式:parse 模型输出
  • 3. 用 transform + preprocess 让校验更棒
  • 4. 容忍模型的常见「脏输出」
  • 4.1 容忍数字字符串
  • 4.2 容忍大小写不对的枚举
  • 4.3 容忍 null / 'N/A' / 空串
  • 4.4 过滤数组里的脏元素
  • 5. z.describe():让 schema 同时作为 prompt 的一部分
  • 6. Structured Output / Tool Use:从 schema 到 API 参数
  • 6.1 OpenAI Structured Output
  • 6.2 Anthropic Tool Use
  • 7. 失败时怎么办:重试、降级、日志
  • 7.1 重试一次再放弃
  • 7.2 失败时降级到「部分结果」
  • 7.3 一定要打日志
  • 8. 总结
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