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JSON Schema
JSON Schema
使用 JSON Schema 约束模型输出,让结果更适合进入程序流程。这节课放在「大模型应用核心」的「LLM API 开发」模块里,目标是帮你把概念和后续的大模型应用实践接起来。
本文目录
- 学习目标
- 核心概念
- 实践步骤
- 常见误区
- 练习任务
- 下一步
学习目标
学完这一节,你应该能够:
- 用自己的话解释“JSON Schema”解决什么问题。
- 判断它适合出现在 AI 应用链路的哪个位置。
- 用一个小练习验证自己真的理解,而不是只会复述定义。
核心概念
- API 开发要把提示词、消息、状态和输出格式分开管理。
- 模型输出应被程序校验,而不是直接信任。
- 用户体验取决于延迟、错误处理和可恢复性。
- 每一次调用都要考虑成本、日志和降级方案。
实践步骤
- 先用一句话写清楚“JSON Schema”要解决的问题。
- 准备一个最小样例,不追求复杂,先让流程跑通。
- 记录输入、处理过程、输出和你观察到的异常。
- 把结果和 LLM API 开发 中的其他节点对照,确认它在完整链路中的位置。
常见误区
- 只记住名词,没有把它放进真实任务里验证。
- 直接追求复杂方案,跳过最小可运行样例。
- 忽略它和“LLM API 开发”其他知识点之间的依赖关系。
练习任务
围绕“JSON Schema”写一张学习卡片:左侧记录概念定义,右侧记录一个你自己的应用场景。最后补一句:如果这个环节做错,后面的系统会出现什么问题。
下一步
下一节继续学习《多轮对话状态》。它会把本节内容继续向前推进,帮助你逐步完成学习地图中阶段 05 的能力闭环。