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那就做两层：提示词约束 + 宽容解析 + 校验失败重试。别指望一次永远完美。
还要缩小输出范围。字段越多、嵌套越深、自由文本越长，坏的概率越高。
我遇到过因为字段说明写太文学，模型开始照着解释。schema 描述要短。
校验失败重试会不会成本很高？
比线上 500 便宜。可以只对失败样例重试一次，再降级人工。
还有 stop sequence。有些模型会在 JSON 后继续补说明，stop 能救一部分。
如果是关键业务，别让模型直接产最终数据库结构。先产候选，再由程序映射。
我觉得很多结构化输出失败，其实是需求想让模型同时做理解、判断、格式化、写文案。
对，拆开会稳。先分类，再抽字段，最后生成话术。
我们确实一个 prompt 干了四件事。
那先拆任务。模型不是不能做，是混一起不好测。
收到。我先把分类和 JSON 抽取拆成两步。
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