结构化输出解析是把模型生成结果转换成程序可用数据的过程。生产系统不能直接相信模型返回的 JSON，而要解析、校验、修复和兜底。

1. 基本流程

模型输出
  -> 提取 JSON
  -> 解析
  -> Schema 校验
  -> 业务规则校验
  -> 安全校验
  -> 入库或执行动作

2. Schema 设计

Schema 应明确：

• 字段名。
• 类型。
• 是否必填。
• 默认值。
• 枚举范围。
• 最大长度。
• 数值范围。
• 嵌套结构。

不要只在 Prompt 中自然语言描述字段。

3. 校验层次

层次	示例
语法校验	JSON 是否能解析
类型校验	age 是否是 number
枚举校验	priority 是否为 high/medium/low
业务校验	开始时间必须早于结束时间
权限校验	当前用户能否操作该对象
安全校验	字段是否包含敏感内容

4. 解析失败处理

解析成功 -> 继续
解析失败 -> 请求模型修复格式
修复失败 -> 返回错误或人工处理

修复 Prompt 示例：

下面内容不是合法 JSON。请在不改变字段含义的前提下修复为合法 JSON，只输出 JSON。

5. 防御性设计

1. 限制输出长度。
2. 对字符串字段做长度和字符集限制。
3. 对 URL、文件路径、SQL 等危险字段单独校验。
4. 对金额、数量、权限类字段二次确认。
5. 对工具调用参数使用白名单。

6. 常见坑

问题	后果
解析成功就执行	业务规则可能错误
缺字段自动猜	生成错误数据
不限制字符串长度	存储和展示风险
不记录原始输出	出错难排查
修复无限重试	成本和延迟失控

7. Tips 快问快答

Q：模型支持 JSON 模式还需要校验吗？

A：需要。JSON 模式提高格式稳定性，但业务规则、权限和安全仍要程序校验。

Q：解析失败应该重试几次？

A：通常 1 到 2 次即可。持续失败说明 Prompt、Schema 或任务设计有问题。

Q：结构化输出能直接驱动工具调用吗？

A：不能直接。工具调用前必须做参数、权限和风险校验。