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爆锤面试官
创建时间: 2026-04-18
最后更新: 2026-04-21
作者: yangbo
(c25c74d12)
1. 为什么要有结构化输出
LLM 的默认输出是自然语言,但 90% 的工程场景其实不需要自然语言,需要的是结构化数据:
「分类用户情绪」→ 需要一个枚举值
「提取简历信息」→ 需要一个 JSON 对象
「生成评分卡」→ 需要一个带多字段的表单
「规划 Agent 下一步动作」→ 需要一个带参数的 action
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AI 电子伴侣企业级项目实战
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1.
AI 时代的学习心法
2.
什么是 AI Agent 开发
3.
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1. 为什么要有结构化输出
2. generateObject:一次性生成
数组、枚举、带条件的 schema
3. streamObject:流式对象
前端消费:useObject
4. schema 设计的几条经验
用 .describe() 指导模型填字段
enum 比 string 靠谱
用 .optional() 明确「可以不填」
嵌套不要太深
数组元素 schema 越简单越好
5. 错误处理
生成内容不符合 schema
Provider 不支持结构化输出
生成超时或 Token 超限
6. 和 streamText + tool 的选择
7. 小结
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