对话式输出只能给人看；要接进程序，就需要模型输出机器可读的结构。两种主流方式：

JSON 输出

  • 适用：简单稳定的数据抽取、分类、内容生成
  • 做法：在提示词中给出 JSON Schema 示例，并用「只输出 JSON，不要解释」约束
  • 注意：即便模型承诺输出 JSON 也可能出错，程序侧要做解析兜底（try/catch）和字段校验

函数调用（Function Calling / Tools）

  • 适用：需要模型决定「调用哪个工具、传什么参数」，如查询天气、搜索、下单
  • 做法：API 中声明工具列表（名称+参数 Schema），模型返回工具调用请求，由程序执行后把结果回传给模型
  • 优势：参数由模型按 Schema 生成，比解析自然语言可靠得多

最佳实践

无论哪种方式，都要对模型输出做二次校验：字段是否齐全、类型是否正确、数值是否在合法范围。结构化的目的是减少出错，而不是消灭出错。