要要求大型語言模型穩定輸出 JSON 結構化輸出，首先需明確定義所需的 JSON 結構，包括欄位名稱及其對應的數據類型。接著，提供範例輸入以引導模型理解期望的格式。第三步，使用明確的提示語，要求模型遵循特定的結構進行回應。第四，設計結構驗證工具。
本文目錄：核心解釋｜用途與選擇｜實作示例｜成本與限制｜常見問題｜下一步｜文章參考資料
核心解釋
JSON（JavaScript Object Notation）是一種輕量級的數據交換格式，易於人類閱讀和編寫，也易於機器解析和生成。為了讓大型語言模型（LLM）穩定輸出 JSON 格式，首先需要設計一個 JSON schema，這個 schema 定義了數據的結構，包括必填欄位、數據類型和可選項。這樣可以確保模型的輸出符合預期格式。
在設計 JSON schema 時，應考慮以下幾點：首先，明確哪些欄位是必填的，並為每個欄位指定適當的數據類型（如字符串、數字、布爾值等）。其次，可以使用枚舉來限制某些欄位的值範圍，這樣可以進一步提高數據的準確性。最後，設計時應考慮到未來擴展的可能性，預留可選欄位。
這樣的設計不僅能提高數據的準確性，還能減少未來維護的困難。通過清晰的 schema 定義，開發者可以更容易地理解數據結構，並在需要時進行相應的調整。
用途與選擇
使用 JSON 結構化輸出有助於將 AI 模型的結果直接接入試算表、自動化流程或小型工具。這對於需要將 AI 輸出進行後續處理的開發者來說，尤其重要。例如，當用戶查詢某些數據時，模型可以根據定義的 JSON schema 返回相應的數據，這樣開發者就可以輕鬆解析並使用這些數據。
在選擇使用 JSON 結構化輸出時，開發者應考慮以下幾個因素：首先，確保模型支持 JSON 輸出，並了解其具體要求。其次，根據實際需求設計合適的 JSON schema，確保能夠滿足業務需求。此外，開發者還應考慮數據的安全性與隱私問題，確保不會洩露敏感信息。
最後，使用 JSON 結構化輸出還可以提高數據的可讀性，讓不同系統之間的數據交互變得更加順暢。這樣的設計能夠促進團隊協作，減少因數據格式不一致而產生的問題。
實作示例（教學示例）
以下是一個簡單的教學示例，展示如何要求大型語言模型輸出符合 JSON schema 的數據。假設我們希望模型返回一個用戶查詢的結果，包含用戶名稱和年齡。
1. 定義 JSON schema：
{
"type": "object",
"properties": {
"username": {
"type": "string"
},
"age": {
"type": "integer"
}
},
"required": ["username", "age"]
}
2. 提出請求：
請返回一個符合上述 JSON schema 的用戶查詢結果。
3. 驗證輸出：
使用 JSON 解析器檢查返回的數據是否符合 schema 要求。
4. 錯誤處理：
如果驗證失敗，請返回錯誤信息並重新生成數據。
5. 完成後你會得到：
一個結構化的 JSON 輸出，便於後續處理。- 步驟 1：定義 JSON schema，確定欄位及其類型。完成後你會得到：一個清晰的數據結構。驗收：檢查 schema 是否正確。
- 步驟 2：要求模型輸出符合 schema 的數據。完成後你會得到：返回的數據格式。驗收：檢查返回的數據是否符合預期。
- 步驟 3：使用解析器驗證 JSON 結構。完成後你會得到：一個經過驗證的輸出。驗收：確認解析器的返回結果。
- 步驟 4：如果驗證失敗，請返回錯誤信息。完成後你會得到：錯誤信息的準確性。驗收：檢查錯誤信息是否能幫助重新生成數據。
- 步驟 5：重新生成數據，直到滿足要求。完成後你會得到：最終的合格輸出。驗收：檢查最終輸出是否符合 schema。
成本與限制
使用 JSON 結構化輸出的方法雖然有效，但也存在一些成本與限制。首先，設計和實施 JSON schema 需要一定的時間和技術能力，對於初學者來說可能會有一定的學習曲線。其次，並非所有的 AI 模型都支持 JSON 輸出，因此在選擇模型時需特別注意。
此外，對於某些雲端服務，可能會有 JSON 長度的限制，這需要在設計 schema 時考慮到。最後，無法保證 100% 的格式不會被破壞，因此在實際使用中仍需進行一定的驗證和測試。
| 事實 | 說明 |
|---|---|
| 方法論 | 先定義 JSON schema（必填／型別／枚舉），再要求模型只輸出 JSON。 |
| 驗證流程 | 用解析器驗證；失敗則回傳錯誤欄位再生成一次。 |
| 示例用途 | 可用客戶查詢分流標籤 JSON，標明教學示例。 |
| 雲端支持 | 未確認：各雲端「保證 JSON 模式」名稱與香港區域可用性。 |
| 格式穩定性 | 禁止保證 100% 永不破壞格式。 |
常見問題
1. 如何定義 JSON schema？
JSON schema 是用來描述 JSON 數據結構的工具，通過定義欄位類型和必填項來確保數據的正確性。
2. 為什麼需要使用解析器驗證 JSON？
使用解析器可以自動檢查 JSON 格式的正確性，避免人工檢查的錯誤。
3. 模型是否支持 JSON 輸出？
這取決於具體的 AI 模型，使用前需查閱相關文檔以確認支持情況。
4. 如何處理驗證失敗的情況？
當驗證失敗時，應返回錯誤信息，並根據錯誤提示重新生成數據。
5. 有哪些常見的 JSON 長度限制？
不同的雲端服務對 JSON 長度有不同的限制，具體需要查閱各平台的文檔。
下一步
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文章參考資料
以上公開資料於 2026 年 10 月 17 日查閱。
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