主要观点总结
文章讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。
关键观点总结
关键观点1: 引言部分说明了LLM输出结构化JSON格式的意义和LLM不能严格输出JSON的原因。
文章开头阐述了确保LLM输出以结构化的JSON格式呈现的重要性，这对于提升数据处理的自动化程度、增强系统的互操作性具有重大意义。接着，文章解释了LLM在推理时依据已经输出的句子从词汇表中预测下一个词的过程，以及LLM偶尔出错的原因。
关键观点2: 介绍了其他公司的解决方案和OpenAI的JSON Mode。
文章提到了其他公司在解决LLM输出JSON格式方面的问题时所采用的方案，以及OpenAI推出的JSON Mode。这些方案主要基于提示词优化，用户需要在提示词中给出JSON示例，但并不能严格保证输出JSON格式。
关键观点3: 详细描述了前中后三阶段优化策略。
文章深入讨论了前中后三阶段的优化策略，包括在推理前通过设计合理的提示词提高JSON输出概率，推理中通过动态限制解码实现100%输出JSON格式，以及推理后对输出的JSON数据进行后处理。文章还介绍了一些具体实践案例和这些策略的优势和不足。
关键观点4: 总结了文章并展望了未来工作。
文章最后总结了前述的工作，介绍了三种类型的方法可以同时使用以提高JSON输出的概率，并指出了不同方法的场景限制。此外，文章还提到了一些未来工作的展望。
文章预览
阿里妹导读 文章详细讨论了如何确保大型语言模型（LLMs）输出结构化的JSON格式，这对于提高数据处理的自动化程度和系统的互操作性至关重要。 一、引言 1.1 JSON结构化输出的意义 对于基于大型语言模型（LLMs）的应用而言，确保输出能直接以结构化的JSON格式呈现，对于提升数据处理的自动化程度、增强系统的互操作性具有重要意义。例如，客户需要对LLM的输出进行信息提取时，若输出是一个JSON格式则会大大方便工程链路上的后处理；例如，LLM在调用工具（或其它智能体）时，需要按照工具要求传入正确的参数，若能保证LLM的输出是结构化的JSON，则能保证传参正确，从而正确调用工具。 然而，在实践中，即使我们在提示词中反复告诉模型要输出JSON结构，LLM还是偶尔出错。虽然“偶尔”出错的概率很低，但对于工程链路的设计来说，是致命且麻
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