标签：Structured Outputs

共 4 篇文章

• Structured Outputs 生产实战：用 Constrained Decoding 稳定生成 JSON Schema

  本文系统讲解 Structured Outputs 与 Constrained Decoding 的核心原理、Schema 设计、服务端接入、性能成本、异常处理、上线检查与常见误区，帮助 LLM 应用稳定生成可解析 JSON。

  2026/06/30 LLM Engineering / Structured Outputs / Constrained Decoding / JSON Schema

• 结构化输出不是 JSON Prompt：Constrained Decoding 的工程边界

  本文从 JSON Schema、约束解码、vLLM 与 Outlines 等工程实现出发，解释结构化输出如何提升可靠性，以及上线时需要关注的延迟、Schema 设计与异常兜底。

  2026/06/29 LLM / Structured Outputs / Constrained Decoding / JSON Schema

• Structured Outputs 实战：让大模型稳定输出 JSON，不只是加一句"请返回 JSON"

  本文系统讲解大模型结构化输出的工程落地方法，覆盖 JSON Schema、约束解码、Schema 设计、评估指标、常见误区与上线检查，适合构建 Agent、工具调用和数据抽取流程。

  2026/06/29 LLM / Structured Outputs / Constrained Decoding / JSON Schema / Agent / RAG

• Structured Outputs + Tool Calling：生产 Agent 为什么需要两阶段约束设计

  从 OpenAI、Anthropic、vLLM 与最新研究出发，拆解结构化输出、工具调用和约束解码的工程边界，说明为什么生产级 Agent 应采用两阶段约束设计，避免 JSON Schema 抑制工具调用。

  2026/06/25 LLM Engineering / Structured Outputs / Function Calling / AI Agent / Constrained Decoding