Created
Aug 14, 2024 11:48 AM
Favorite
Favorite
Priority
备注
推荐
类型
在我们日常处理大模型的输出时，经常希望输出的结果为结构化的(例如输出json格式)，这样有助于我们进行结果的后处理。但是在模型输出超过限制和流式输出时就会遇到问题了，由于答案没完全输出，转json就存在问题。
大型语言模型（LLMs）产生结构化输出的原因包括：
- 提高可读性：结构化输出使得信息以一种逻辑清晰、易于理解的方式呈现，提高了信息的可读性和用户体验。
- 便于处理：结构化数据可以更容易地被机器读取和处理，有助于后续的数据分析、存储和检索。
- 支持自动化：结构化输出可以方便地与自动化工具和流程集成，例如自动填充表格、数据库录入或触发特定的业务流程。
- 增强一致性：通过规定输出的格式和结构，可以确保不同时间或不同情境下产生的输出具有一致性。
- 促进数据交换：结构化数据遵循特定的标准和格式，便于在不同的系统和应用程序之间进行数据交换。
- 改善信息检索：结构化输出使得搜索引擎和检索系统能够更准确地索引和检索信息。
- 适应多种用途：结构化数据可以根据需要被转换成不同的格式，以适应报告、分析、可视化等多种用途。
- 减少歧义：明确的结构有助于减少对输出内容的误解或歧义。
- 促进多模态交互：结构化输出可以支持与视觉、声音等多种模态的交互，提高多模态应用的体验。
- 提高可维护性：当需要更新或维护输出内容时，结构化数据更容易管理和修改。
工具功能介绍：
- json补全
- 配合流式输出
- 解析markdown格式
- 字段校验
效果展示
部分输出的
markdown格式
多维嵌套
核心代码介绍
核心处理代码如下：
如需完整代码，可以私信json (免费获得)。
如果对内容有什么疑问和建议可以私信和留言，也可以添加我加入大模型交流群，一起讨论大模型在创作、RAG和agent中的应用。
好了，这就是我今天想分享的内容。如果你对大模型应用感兴趣，别忘了点赞、关注噢~
往期推荐