作者提倡使用 JSON Schema 来验证大型语言模型 (LLM) 的输出，特别是针对客户关系管理 (CRM) 系统。这种方法确保了 LLM 生成的数据符合关于标签集、值类型、必需字段和不确定性表示的预定义规则，从而在 LLM 和下游流程之间建立可靠的契约。与简单的提示解析相比，这种方法被认为是一种更健壮的替代方案，因为提示解析在处理 LLM 输出的变体时可能不稳定且容易出错。 AI
影响 增强了 LLM 输出在自动化工作流程和数据集成方面的可靠性。
排序理由 该条目讨论了将 LLM 与结构化数据结合使用的最佳实践，而不是宣布新的模型或产品。
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