LLM的结构化输出，例如JSON模式强制执行，可以保证生成的文本在语法上是正确的，但不能确保语义的准确性。虽然这些工具消除了解析错误，但它们可能导致“格式良好的谎言”，即输出是有效的，但在应用程序的域内事实不正确或无意义。开发人员必须将LLM的输出视为不可信的输入，类似于客户端数据，并实施超越模式检查的强大语义验证来捕获这些细微的错误。 AI
影响 强调了LLM输出超越语法检查的语义验证的必要性，影响了开发人员将LLM集成到应用程序中的方式。
排序理由 讨论LLM中结构化输出局限性的观点文章。
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<blockquote> <p><strong>TL;DR —</strong> Constrained decoding and JSON schema enforcement guarantee that model output parses — they say nothing about whether the values are true, safe, or grounded in real system state. Treat structured output like you'd treat any untrusted client…