确保大语言模型输出结构化：开发者指南

BLUF摘要
本文为开发者提供了一份关于确保大语言模型（LLM）输出结构化数据（如JSON、XML、代码）的实用指南。由于LLM的概率本质可能导致输出无效结构，手册通过解析底层原理、推荐工具与技术、指导系统构建与优化，帮助开发者实现确定性的结构化输出，以支持数据提取、代码生成等编程任务。手册持续更新，可订阅通讯获取最新动态。

引言

大型语言模型（Large Language Model, LLM）在生成JSON、XML、代码等输出时，大多能保证语法有效，但由于其概率本质，偶尔也会失败。这对于开发者来说是一个问题，因为我们以编程方式使用LLM来完成诸如数据提取、代码生成、工具调用等任务。

LLM带来了智能体和自动化的承诺。但如果没有结构化的输出，这只是一个白日梦。

确保LLM输出结构化的方法有很多，并且是确定性的。如果你是开发者，本手册涵盖了你所需的一切。

本手册将探讨以下核心问题：

• 底层原理是什么？ (What happens under-the-hood?)

• 最佳工具与技术有哪些？ (What are the best tools & techniques?)

• 如何选择正确的工具与技术？ (How to pick the right tools & techniques?)

• 如何构建、部署和扩展系统？ (How to build, deploy, and scale systems?)

• 如何优化延迟和成本？ (How to optimize for latency and cost?)

• 如何提高输出质量？ (How to improve the quality of output?)

编写动机

结构化生成（Structured Generation）领域发展迅猛。你今天找到的大多数资源可能已经过时。开发者往往需要翻阅大量的学术论文、博客、GitHub仓库和其他资料。

本手册旨在将这些信息整合到一个持续更新的“活文档”中。

如何使用本手册

你可以从头到尾通读，也可以将其视为一个速查表。

关于我们

我们是 Nanonets-OCR 模型（用于将文档转换为干净、结构化Markdown的视觉语言模型（Vision Language Model, VLM））和 docstrange（开源文档处理库）的维护者。

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常见问题（FAQ）

如何确保LLM输出JSON等结构化数据时不会失败？

本手册提供了多种确定性方法，包括工具、技术和最佳实践，帮助开发者解决LLM因概率本质偶尔输出无效结构的问题，确保编程使用的可靠性。

有哪些工具和技术可以优化LLM结构化输出的延迟和成本？

手册详细探讨了最佳工具与技术选择、系统构建部署扩展方法，并专门指导如何针对延迟和成本进行优化，帮助开发者高效实现结构化输出。

如何获取LLM结构化生成领域的最新动态和实用资源？

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