LLM 结构化输出：从 JSON Schema 到业务可用结果

把模型回复直接解析成对象是很多 AI 功能的第一处事故。生产链路必须把生成、语法校验、业务校验和失败修复分开，每一步都返回可诊断的错误。

Schema 是接口契约

为字段定义类型、枚举、必填规则、长度、单位和嵌套结构，禁止把金额、日期和状态只描述在自然语言提示里。Schema 进入版本库，与模型和提示词版本绑定，变更需要兼容性检查。

两层校验

第一层验证 JSON 语法和 Schema，处理缺字段、额外字段和类型漂移；第二层验证业务约束，例如结束时间不能早于开始时间、总额必须等于明细之和。失败时保留原始输出摘要和校验路径，方便评测。

修复要有限度

轻微格式错误可以用确定性修复或一次重试；业务冲突不能无限让模型自修，应该回到补充信息或人工审核。重复提交同一个任务使用 idempotency_key，避免修复重试重复写库。

评测字段级质量

除了整体通过率，还要统计字段缺失率、类型错误率、业务校验失败率、重试率和人工修改率。上线门禁按关键字段设置阈值，确保新模型不会以“总分更高”换来关键字段变差。

参考资料：JSON Schema 规范。