Đầu ra có cấu trúc
Buộc mô hình xuất JSON đúng theo schema
Toàn văn của trang này được trình bày bằng tiếng Anh; tiêu đề và phần dẫn đã được bản địa hóa.
NĂNG LỰC NÀY NGHĨA LÀ GÌ
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.
Làm ra sao về mặt kỹ thuật
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.
Sản phẩm tiêu biểu
5GPT-4o
2024Mô hình đa phương thức gốc, xử lý văn bản, hình ảnh và âm thanh qua một cửa vào
Claude
2023Mô hình hội thoại phổ thông nổi bật với ngữ cảnh dài và căn chỉnh an toàn
Gemini
2023Mô hình đa phương thức gốc, xử lý ngữ cảnh siêu dài
Qwen
2023Dòng trọng số mở với nhiều kích cỡ và bản đa phương thức
Hunyuan
2023Dòng mô hình phổ thông của Tencent, có bản trọng số mở
Tổ chức liên quan
Cách dùng tiêu biểu
- Converting natural language into API payloads
- Auto-filling forms and order fields
- Data cleaning and normalisation pipelines
- Passing structured messages between agents
Đánh giá nó tốt hay không thế nào
- 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
Ranh giới và điểm khó
- 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
Các khái niệm đằng sau
Kỹ thuật prompt và căn chỉnh
Làm cho mô hình hữu ích, trung thực và vô hại khó hơn việc chỉ phóng to nó
Kiến trúc Transformer
Thay cách truyền từng từ bằng một phòng họp nơi mọi từ cùng lên tiếng, để phụ thuộc xa chỉ còn cách một bước
Tác tử và sử dụng công cụ
Để mô hình không chỉ trả lời, mà còn tra cứu, gọi API, chạy mã — và quyết định bước tiếp theo từ kết quả nhận được