Salida estructurada
Hacer que el modelo emita JSON que cumpla un esquema
El texto completo se presenta en inglés; el título y el resumen están traducidos.
QUÉ SIGNIFICA ESTA CAPACIDAD
Takes natural language plus a target structure — field names, types, required flags — and outputs text that strictly conforms, such as JSON, XML or a table. Unlike information extraction the structure is supplied by the caller rather than inferred from the text; unlike tool use it produces the data itself, not a request to invoke some interface.
Cómo se consigue técnicamente
The basic approach puts the schema and examples in the prompt and asks the model to fill them; more reliable is constrained decoding, which at each step allows only tokens that keep the structure valid, ruling out syntax errors during generation. Fine-tuning on many text-to-structure pairs familiarises the model with common field naming and type conventions. Large schemas can be split across several calls or filled in layers.
Productos representativos
5GPT-4o
2024Un modelo general nativamente multimodal: texto, imagen y audio por una misma puerta
Claude
2023Un modelo de chat general conocido por su contexto largo y su alineación de seguridad
Gemini
2023Un modelo general nativamente multimodal, pensado para contextos muy largos
Qwen
2023Una familia de pesos abiertos con muchos tamaños y versiones multimodales
Hunyuan
2023La familia de modelos generales de Tencent, con versiones de pesos abiertos
Organizaciones relacionadas
Usos típicos
- Converting natural language into API payloads
- Auto-filling forms and order fields
- Data cleaning and normalisation pipelines
- Passing structured messages between agents
Cómo se evalúa
- Schema validity rate
- Share of outputs that parse and satisfy the schema
- Field exact match
- Share of field values matching the reference
- Value-level F1
- Scores elements in lists and nested structures
Límites y dificultades
- With many fields or long enums it drops fields, picks the wrong value or invents new ones
- Deep nesting and complex types such as unions or nullable arrays produce type errors
- Tight format constraints squeeze reasoning, and the same model reasons less well under them
Conceptos detrás
Ingeniería de prompts y alineación
Hacer que un modelo sea útil, honesto e inofensivo es más difícil que simplemente agrandarlo
Arquitectura Transformer
Sustituir el relé palabra a palabra por una sala donde todos hablan a la vez, para que las dependencias lejanas estén a un salto
Agentes y uso de herramientas
Que un modelo no solo responda: consulte, llame APIs, ejecute código — y decida el siguiente paso según el resultado