大语言模型精准生成结构化数据：赋能智能应用新范式

生成结构化输出是将大语言模型（LLM）应用于软件系统的关键挑战之一。尽管当前主流的聊天界面（如ChatGPT、Gemini）以自然语言交互为主，适合人类用户，但对程序化应用而言，这种非结构化输出难以直接使用。为解决这一问题，业界发展出多种生成结构化输出的技术，本文将介绍三种主流方法：依赖API服务商、基于提示与重试的策略，以及约束解码（Constrained Decoding）。 第一种方法是依赖API服务商提供的结构化输出功能。OpenAI、Google Gemini等平台支持通过Pydantic类定义输出格式，模型会自动返回符合该结构的JSON等格式数据。该方法简单高效，尤其适合快速集成，但存在局限性：仅限于特定服务商，难以扩展至开源模型，且成本随调用次数线性增长，缺乏灵活性。 第二种方法是提示工程与重试机制。通过在系统提示中明确要求模型按指定结构输出，并提供示例，再通过解析器验证输出是否符合预期。若解析失败，则触发重试。尽管该方法灵活，但存在两大问题：模型可能忽略结构要求，导致输出无效；重复调用会显著增加成本。为控制开销，可设置最大重试次数作为“紧急刹车”。 第三种方法——约束解码，是目前最推荐的方案。其核心思想是利用正则表达式（RegEx）定义输出结构，并将其转换为确定性有限自动机（DFA）。在模型生成每个token时，根据当前状态动态筛选合法token集合，通过置零非法token的logits值，强制模型仅生成符合结构的输出。该方法无需重试，无额外成本，且输出始终有效。 实现该技术的主流工具是Outlines库，支持Pydantic和RegEx定义，兼容OpenAI、Anthropic、Ollama等多类模型。其使用简单，如定义一个模型类后，直接调用即可获得结构化结果，无需解析或重试。 综上，尽管API封装与提示策略适合快速原型开发，但约束解码在效率、成本与可靠性方面具有显著优势，是构建生产级LLM应用的首选。推荐通过deeplearning.ai与dottxt联合推出的课程深入学习该技术。