开发者被建议优先考虑从大型语言模型（LLM）获取结构化数据输出，而不是依赖提示工程来实现可靠的系统集成。虽然要求输出JSON或使用JSON模式可以提高输出的有效性，但最稳健的方法是采用模式约束生成和函数/工具调用。无论采用哪种方法，将LLM的输出与定义的模式进行验证，例如使用Python的Pydantic库，对于确保数据完整性并防止下游应用程序出错至关重要。 AI
影响 确保LLM输出能够被软件系统可靠地消费，弥合演示与生产工具之间的差距。
排序理由 文章讨论了将LLM集成到软件系统中的最佳实践，重点关注数据结构化和验证。
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