完整题目
在基于大语言模型的意图识别任务中,针对模型输出格式不规范(如JSON格式错误、字段缺失、类型不符等)的问题,请系统阐述可采取的技术策略以提升输出的结构化程度、一致性与稳定性,并结合实际应用场景说明各方法的优缺点。
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先定义输出契约
先区分三个问题:文本是否可解析、字段是否符合结构、内容是否符合业务规则。JSON Mode通常只解决“合法 JSON”;支持严格 schema 的结构化输出可约束字段、类型和枚举,但实现往往只支持 JSON Schema 的子集,还要处理拒答、截断和模型/API版本差异。结构正确不等于业务语义正确。
三层控制
1. 模型输出约束
- 机器消费的结果优先使用目标模型/API支持的严格结构化输出或工具调用;不支持时,再用清晰模板和少量代表性示例做软约束。
- 示例数量没有固定最优值,应在正常、边界、缺字段、无依据和对抗输入上评测。提示词里的“只输出 JSON”不能替代解码约束。
- 不要求模型公开隐藏思维链。需要解释时,输出可验证的证据、规则命中或简短理由字段。
2. 服务端验证
依次检查:JSON解析、schema、跨字段约束、对象是否存在、当前状态和当前用户是否有权操作。工具参数即使通过 schema,权限仍由服务端校验;模型不能通过生成一个合法 order_id 获得订单权限。
严格区分“格式修复”和“事实补全”。尾随逗号等纯语法问题可在记录原输出后谨慎修复;金额、折扣、订单号、审核结论等缺失字段不能凭默认值或模糊解析补出来。高风险数据验证失败时,应拒绝、隔离或转人工。