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通过特定格式或模式控制LLM输出结构的技术，通常与思维链推理结合使用，提高答案的准确性和一致性。，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。

Large language models can mostly guarantee syntactically valid outputs when generating JSON, XML, code, etc., but due to their probabilistic nature, they occasionally fail. This is a problem for developers because we use LLMs programmatically for tasks such as data extraction, code generation, and tool invocation.

LLMs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。

LLMs came with the promise of agents and automation. But without structured outputs, it’s just a pipe dream.

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。

There are many deterministic ways to ensure structured LLM outputs. If you are a developer, this handbook covers everything you need.

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?)

This handbook will explore the following core questions:

• What happens under-the-hood?

• What are the best tools & techniques?

• How to pick the right tools & techniques?

• How to build, deploy, and scale systems?

• How to optimize for latency and cost?

• How to improve the quality of output?

编写动机

结构化生成领域发展迅猛。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。

Structured generation is moving too fast. Most resources you find today are already outdated. You have to dig through multiple academic papers, blogs, GitHub repos, and other resources.

本手册旨在将这些信息整合到一个持续更新的“活文档”中。

This handbook brings it all together in a living document that updates regularly.

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。

You can read it start-to-finish, or treat it like a lookup table.

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）和 docstrange（开源文档处理库）的维护者。

We're the maintainers of Nanonets-OCR models (VLMs to convert documents into clean, structured Markdown) and docstrange (open-source document processing library).

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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指能够可靠、一致地确保LLM生成结构化输出的技术和工具，减少概率性失败的风险。，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结构化输出通过特定格式或模式控制LLM输出结构的技术，通常与思维链推理结合使用，提高答案的准确性和一致性。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通过特定格式或模式控制LLM输出结构的技术，通常与思维链推理结合使用，提高答案的准确性和一致性。。

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