AI 应用经常需要把模型输出交给程序继续处理。此时不能只让模型“随便回答”，而要要求它输出稳定的 JSON、表格或固定字段。

1. 为什么需要结构化输出

模型生成文本
  -> 程序解析
  -> 业务处理
  -> 存库 / 调接口 / 展示

如果输出格式不稳定，后续系统就会出现解析失败、字段缺失或业务异常。

2. JSON Prompt 示例

请从用户输入中抽取任务信息，只输出 JSON，不要输出解释。

JSON Schema：
{
  "title": "string",
  "priority": "low | medium | high",
  "deadline": "string | null",
  "assignee": "string | null",
  "risks": ["string"]
}

规则：
1. 没有明确出现的信息填 null。
2. 不要编造负责人和截止日期。
3. priority 只能是 low、medium、high。

用户输入：
{input}

3. 结构化输出常见形式

形式	适合场景
JSON	程序解析、接口调用、任务抽取
Markdown 表格	人类阅读和轻量整理
固定列表	总结、分类、行动项
YAML	配置类内容
XML	需要明确标签边界的场景

4. 稳定性策略

1. 明确要求“只输出 JSON”。
2. 提供字段名、类型、枚举值和 null 规则。
3. 给出完整示例。
4. 降低随机性。
5. 程序侧做 JSON 解析和 Schema 校验。
6. 解析失败时自动重试或请求模型修复格式。

5. 错误处理流程

模型输出
  -> JSON parse
  -> Schema validate
  -> 业务规则校验
  -> 成功：进入后续流程
  -> 失败：修复 / 重试 / 人工处理

不要把模型输出直接传给核心业务接口，尤其是涉及金额、权限、生产操作时。

6. 常见坑

问题	原因	修复
JSON 前后有解释文本	Prompt 没有禁止额外内容	明确只输出 JSON
字段缺失	Schema 不清晰	给完整字段和默认规则
枚举值乱写	未限制可选值	明确枚举并做校验
编造数据	没说明缺失时填什么	要求未知填 null

7. Tips 快问快答

Q：只靠 Prompt 能保证 JSON 一定合法吗？

A：不能。Prompt 可以提高概率，但程序侧必须解析和校验。

Q：模型输出 JSON 后可以直接调用接口吗？

A：不建议。还要做权限、参数范围、业务规则和风险校验。

Q：字段很多怎么办？

A：拆分任务或分层输出。字段过多会增加模型遗漏和格式错误概率。