开发人员经常面临大型语言模型 (LLM) 生成包含对话文本的结构化输出的难题，这使得解析变得困难。一种常见的解决方案是使用 XML 标签作为 JSON 数据周围的分隔符，允许模型包含前导语或推理，同时确保核心数据可解析。或者，当 API 在解码过程中支持模式强制执行时，直接请求原始 JSON 会更有效、更安全，特别是对于更简单的数据结构。 AI
影响 为开发人员提供了从 LLM 响应中可靠提取结构化数据的实用策略，提高了应用程序的健壮性。
排序理由 本文讨论了处理 LLM 输出的实用技术，重点关注数据格式和解析策略。
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