如何让AI大模型输出合法的JSON格式?(非常详细)从零基础到精通,收藏这篇就够了!

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如何让大模型输出合法的 JSON 格式?

为确保大语言模型(LLM)稳定输出合法的JSON格式,可采用以下方法,结合提示工程、解码约束、后处理和模型优化策略

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1.提示工程

通过设计精准的Prompt引导模型输出JSON结构,这是最直接且低成本的方法。

1)通过指令限制模型输出

强制模型仅输出JSON,禁止其他文本。

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2)fewshot示例

在Prompt中明确要求输出JSON,并提供完整的示例(包含所有字段和格式符号)。

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最近两年,大家都可以看到AI的发展有多快,我国超10亿参数的大模型,在短短一年之内,已经超过了100个,现在还在不断的发掘中,时代在瞬息万变,我们又为何不给自己多一个选择,多一个出路,多一个可能呢?

与其在传统行业里停滞不前,不如尝试一下新兴行业,而AI大模型恰恰是这两年的大风口,整体AI领域2025年预计缺口1000万人,其中算法、工程应用类人才需求最为紧迫!

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2.约束解码

在模型生成过程中强制模型遵循json语法,确保输出内容的合法性。

1)动态Token屏蔽

在生成每个Token时,仅允许符合JSON语法的字符。例如:

第一个Token必须是{

字符串需用双引号包裹

Key后必须跟冒号,值后必须跟逗号或}

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使用工具

LM-Format-Enforcer:基于JSON Schema动态过滤无效Token。

Outlines:通过语法规则约束生成过程。

2)固定结构插入(比较工程)

预先生成JSON的固定部分(如括号、字段名),仅让模型填充内容,常搭配文本解析工具使用。

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3.后处理与验证

1)表达式修正

使用正则表达式修复缺失的引号、逗号等。

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2)JSON验证与重试

解析失败时触发模型重试,减少无效输出。

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使用工具:strict-json库自动处理重试和局部修正

4.模型微调与工具集成

1)模型微调

上述方法均在现有模型基础上通过prompt优化或者调整解码策略使模型输出json格式,针对于特定场景,可以通过模型微调来让模型自发地学习到特定的pattern

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2)框架集成

使用LangChain等框架内置的JSON输出解析器

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最近两年,大家都可以看到AI的发展有多快,我国超10亿参数的大模型,在短短一年之内,已经超过了100个,现在还在不断的发掘中,时代在瞬息万变,我们又为何不给自己多一个选择,多一个出路,多一个可能呢?

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如何系统学习掌握AI大模型?

那么,如何系统的去学习大模型LLM?

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师,我经常会收到一些评论和私信,我是小白,学习大模型该从哪里入手呢?我自学没有方向怎么办?这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历,一定要继续看下去!这些问题啊,也不是三言两语啊就能讲明白的。

所以我综合了大模型的所有知识点,给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢,我就曾放空大脑,以一个大模型小白的角度去重新解析它,采用基础知识和实战项目相结合的教学方式,历时3个月,终于完成了这样的课程,让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。

包括:大模型学习线路汇总、学习阶段,大模型实战案例,大模型学习视频,人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型!

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始,按照什么顺序学习,以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛,没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫,不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段,一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段:我们会去了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析;学习理解大模型的核心原理,关键技术,以及大模型应用场景;通过理论原理结合多个项目实战,从提示工程基础到提示工程进阶,掌握Prompt提示工程。

L2级别:AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程,我们会去学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别:大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造我们自己的Agent智能体;同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别:大模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,我们会更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调;并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握;而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发,针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程,和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的,我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档,它们由领域内的顶尖专家撰写,内容全面、深入、详尽,为你学习大模型提供坚实的理论基础(书籍含电子版PDF)

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说,书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解,因此,我们提供了丰富的大模型视频教程,以动态、形象的方式展示技术概念,帮助你更快、更轻松地掌握核心知识

四、大模型项目实战

学以致用 ,当你的理论知识积累到一定程度,就需要通过项目实战,在实际操作中检验和巩固你所学到的知识,同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量,更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后,就需要开始准备面试,我们将提供精心整理的大模型面试题库,涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题,让你在面试中游刃有余。


因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击下方链接即可前往获取

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