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NLP Day 16 結構化輸出：JSON schema、函式呼叫與解析容錯

NLP Day 16 結構化輸出：JSON schema、函式呼叫與解析容錯

執行需求：需 API Key。本篇同時提供兩條路徑：一條用 OpenAI GPT-4o 或 Anthropic Claude 3.7 Sonnet（透過環境變數讀取金鑰，不在文章內放任何假金鑰字串）；一條用 Ollama 0.6 起的 format 參數搭配本機模型（Llama 3.3 8B、Qwen 2.5 7B），讀者只要先在本機 ollama pull llama3.2 就能完整走完。整篇在 2025 年 3–5 月的版本下寫成：OpenAI Python SDK 1.66 世代、Anthropic SDK 0.39 世代、Ollama Python client 0.4 世代、Pydantic 2.10。OpenAI 在 2024 年 8 月推出的 json_schema 嚴格結構化輸出、Anthropic 在 2025 年初加入的 input_schema 強化、Ollama 0.5 之後對 JSON schema 的原生支援，這三條線是今天的主軸。

引言

Day 13–15 我們把 LLM API、提示工程與本機推論走過一輪，但那三篇得到的回應都是「自由文字」——模型給你一段段落，你需要自己做解析、轉成下游程式能吃的結構。當 LLM 只是聊天夥伴時這沒問題；當 LLM 要變成應用程式的一部分（搜尋引擎、客服自動化、資料庫寫入、Agent 工具呼叫），你就必須把回應鎖定成可預期的 schema。本篇要解決的就是這個問題：如何讓 LLM 的輸出一定是符合你定義的 JSON 結構，而且就算模型「稍微」偏離，還能容錯地修回來。

2025 年 3 月這個時間點，「結構化輸出」已經不是單純的「在提示裡寫請回傳 JSON」。OpenAI 的 response_format={"type": "json_schema", ...} 會在 server 端用 constrained decoding 強制模型輸出符合 schema 的 token、Anthropic 的 tool use 把函式呼叫當成一種結構化輸出、Ollama 在 0.5 版之後的 format 參數可以吃 JSON schema 並做同樣的強制解碼。這三種機制底層原理類似，都是在 vocab 層把「不符合 schema 的 token」mask 掉，讓模型在每一步只能選合法字元。本篇會示範這三種 API 的呼叫方式，並寫一個「解析容錯層」處理模型偶爾漏字、補字、型別錯誤的狀況。

讀完這篇你會了解：JSON schema 在 LLM 結構化輸出扮演什麼角色、OpenAI 與 Anthropic 的結構化 API 各有什麼特色、Ollama 怎麼在本機做到同樣的事情、為什麼 constrained decoding 不能完全取代「解析容錯」、如何用 Pydantic v2 寫一個健壯的解析層。本篇的所有範例都圍繞一個簡化的「客服工單分類」任務：給一段使用者訊息，模型要回傳 {category, urgency, summary} 三個欄位；這個任務的 schema 不複雜，但足以展示結構化輸出的完整流程。

JSON schema 與 constrained decoding 的基礎觀念

JSON schema 是一種「描述 JSON 結構的規格」，由 JSON Schema Draft 2020-12 標準化。一個簡單的客服工單 schema 看起來像這樣：{"type": "object", "properties": {"category": {"type": "string", "enum": ["billing", "tech", "other"]}, "urgency": {"type": "integer", "minimum": 1, "maximum": 5}}, "required": ["category", "urgency"]}。這段 schema 告訴模型「回傳必須是物件、要有 category 字串欄位且只能是三個值之一、要有 urgency 整數欄位且在 1 到 5 之間」。當 OpenAI 或 Ollama 拿到這段 schema，會在 server 端（或本機推論時）對模型的 logits 做遮罩：每一步只保留「不會破壞 schema」的 token。這種機制稱為 constrained decoding 或 grammar-constrained decoding。

constrained decoding 不是萬靈丹。它能保證「語法層級」的正確（一定會回傳合法 JSON、欄位型別正確、enum 值在白名單內），但無法保證「語意層級」的正確——模型還是可能在 category 裡放錯的值（雖然 enum 會擋掉）、可能對長文本欄位生出無意義的內容、可能在 summary 裡混入幻覺。這也是為什麼我們還需要「解析容錯層」：先用 schema 擋掉語法錯誤，再對語意錯誤做檢查、補預設值、或退回重試。

Anthropic 把結構化輸出拆成兩種 API：tool use（函式呼叫）與「JSON 模式」（2025 年初新增）。tool use 的設計理念是「把 schema 寫成函式宣告、模型決定要不要呼叫、呼叫時把參數填進去」，這個介面更貼近 Agent 與外部工具整合；JSON 模式則類似 OpenAI 的做法，直接把 JSON schema 餵給模型。本篇會示範兩種用法，並比較它們在「強制程度」、「錯誤回饋」、「本機相容性」三個面向的差異。

完整實作：客服工單分類的結構化輸出

以下範例示範同一個客服工單任務，分別用 OpenAI、Anthropic、Ollama 三種後端完成。所有程式共用同一個 Pydantic 模型 Ticket，方便對照。先安裝需要的三個套件：pip install openai==1.66 anthropic==0.39 ollama==0.4 pydantic==2.10。金鑰的部分一律用 os.environ 讀取，執行前 export OPENAI_API_KEY=...<你的金鑰>...（或在 Colab 用 userdata.get）。

# 1. 共用：定義 schema 與 Pydantic 模型
from pydantic import BaseModel, Field
from typing import Literal

class Ticket(BaseModel):
    """客服工單的結構化輸出。"""
    category: Literal["billing", "tech", "other"] = Field(
        description="工單所屬分類"
    )
    urgency: int = Field(
        ge=1, le=5, description="緊急性，1=低、5=高"
    )
    summary: str = Field(
        max_length=120, description="一句話摘要"
    )

# 從 Pydantic 模型自動產生 JSON schema（OpenAI / Ollama 都能用）
TICKET_SCHEMA = Ticket.model_json_schema()
print(TICKET_SCHEMA["required"])
# 輸出：['category', 'urgency', 'summary']

這段用 Pydantic v2 的 model_json_schema() 把 Python 類別轉成 JSON schema。這是 2025 年最常用的做法，因為它把「Python 型別」與「JSON schema」綁在一起：欄位名稱、enum、約束（ge、le、max_length）都會自動帶進 schema 裡。OpenAI 還提供 pydantic_function_tool_description() 進一步產生 tool 描述，但對純 JSON schema 輸出用不到。

接著示範 OpenAI 的 json_schema 模式。這個 API 在 2024 年 8 月推出，是目前最嚴格的結構化輸出：模型在 server 端用 constrained decoding 保證輸出一定符合 schema。

# 2. OpenAI GPT-4o：用 response_format 強制 JSON schema
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])

def classify_openai(message: str) -> Ticket:
    """用 GPT-4o 強制結構化輸出，回傳 Pydantic 模型。"""
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-2024-08-06",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是客服工單分類助手。"},
            {"role": "user", "content": message},
        ],
        response_format={
            "type": "json_schema",
            "json_schema": {
                "name": "ticket",
                "schema": TICKET_SCHEMA,
                "strict": True,   # 開啟 constrained decoding
            },
        },
    )
    raw = response.choices[0].message.content
    return Ticket.model_validate_json(raw)

# 範例訊息
msg = "我上個月刷卡付費後帳單還是被重複扣款，已經第三次了！"
ticket = classify_openai(msg)
print(ticket.model_dump())
# 輸出（實際數字會略有不同）：
# {'category': 'billing', 'urgency': 4, 'summary': '信用卡重複扣款，已是第三次發生'}

這段展示 OpenAI 的結構化輸出 API。重點在 response_format={"type": "json_schema", "strict": True}：strict 開啟時，OpenAI 會在 server 端用 constrained decoding 保證輸出 100% 符合 schema；所有欄位都必須在 required 內、所有 enum 都必須嚴格匹配。模型選 gpt-4o-2024-08-06 是因為這個版本之後才支援 strict 模式；2024-08-06 是 OpenAI 在 2024 年 8 月釋出的 snapshot，到 2025 年 3 月仍是穩定版本。注意即使 strict 開啟，summary 的長度上限（max_length=120）在 constrained decoding 中不被強制，因為 schema 無法表達「字串長度上限」這種動態約束，這就是為什麼我們還是需要解析容錯層。

# 3. Anthropic Claude 3.7 Sonnet：用 tool use 做結構化輸出
import os
from anthropic import Anthropic

aclient = Anthropic(api_key=os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"])

# 把 Ticket 轉成 Anthropic tool 格式
TICKET_TOOL = {
    "name": "submit_ticket",
    "description": "提交一張客服工單",
    "input_schema": TICKET_SCHEMA,
}

def classify_anthropic(message: str) -> Ticket:
    """用 Claude 3.7 Sonnet 透過 tool use 強制結構化輸出。"""
    response = aclient.messages.create(
        model="claude-3-7-sonnet-20250219",
        max_tokens=512,
        tools=[TICKET_TOOL],
        tool_choice={"type": "tool", "name": "submit_ticket"},
        messages=[{"role": "user", "content": message}],
    )
    # 取出 tool use 區塊的 input（保證是合法 JSON）
    tool_block = next(b for b in response.content if b.type == "tool_use")
    return Ticket.model_validate(tool_block.input)

ticket = classify_anthropic(msg)
print(ticket.model_dump())
# 輸出（實際數字會略有不同）：
# {'category': 'billing', 'urgency': 5, 'summary': '信用卡重複扣款，使用者強調「已是第三次」'}

這段示範 Anthropic 的 tool use 模式。tool_choice={"type": "tool", "name": "submit_ticket"} 強制模型一定要呼叫這個 tool（不能拒絕、不能回純文字）；tool_block.input 是 Anthropic 在 server 端驗證過的 JSON，可以直接餵給 Pydantic。Claude 3.7 Sonnet 在 2025 年 2 月釋出，是當時 Anthropic 最新的 production 模型，支援完整的 tool use 與 input_schema。實務上 tool use 比純 JSON 模式更貼近 Agent 流程——同一個介面可以同時處理「呼叫函式」與「回傳資料」兩種情境。

# 4. Ollama 本機：用 format 參數做結構化輸出（不需 API 金鑰）
import ollama
import json

def classify_ollama(message: str) -> Ticket:
    """用本機 Ollama 模型（Llama 3.3 或 Qwen 2.5）做結構化輸出。"""
    response = ollama.chat(
        model="llama3.2",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "你是客服工單分類助手，請依指定 schema 回傳。"},
            {"role": "user", "content": message},
        ],
        format=TICKET_SCHEMA,   # Ollama 0.5+ 接受 JSON schema
    )
    raw = response["message"]["content"]
    return Ticket.model_validate_json(raw)

# 先在本機拉模型：ollama pull llama3.2
ticket = classify_ollama(msg)
print(ticket.model_dump())
# 輸出（實際數字會略有不同）：
# {'category': 'billing', 'urgency': 4, 'summary': '信用卡被重複扣款，使用者反映已發生三次'}

這段是給沒有 API 金鑰的讀者的替代路徑。Ollama 0.5 版（2024 年 11 月釋出）開始支援 format 參數吃 JSON schema，內部用 llama.cpp 的 grammar-constrained decoding 做強制輸出。執行前需要 ollama pull llama3.2（也可以換成 qwen2.5:7b，兩個在客服任務的表現都還不錯）。Ollama 的優點是「本機、不計費、可重現」，缺點是 constrained decoding 的執行速度比 server 端慢一些（因為要在 CPU 上跑 grammar mask）；單次推論約 1–3 秒，比 OpenAI 的網路延遲稍長但仍可接受。

# 5. 解析容錯層：處理模型漏欄位、型別錯、enum 越界
from pydantic import ValidationError
import json

def safe_parse(raw_text: str, model_cls=Ticket, max_retries: int = 2) -> Ticket:
    """解析容錯：先嘗試嚴格驗證，失敗時用備援策略修補。"""
    for attempt in range(max_retries + 1):
        try:
            return model_cls.model_validate_json(raw_text)
        except ValidationError as e:
            print(f"  [嘗試 {attempt+1}] 解析失敗：{e.errors()[0]['msg']}")
            data = json.loads(raw_text)   # 至少先確認是合法 JSON

            # 備援 1：enum 越界 → 退回 "other"
            if "category" in data and data["category"] not in {"billing", "tech", "other"}:
                data["category"] = "other"

            # 備援 2：urgency 超出範圍 → 裁剪
            if "urgency" in data:
                data["urgency"] = max(1, min(5, int(data[" urgency"] if " urgency" in data else data["urgency"])))

            # 備援 3：summary 太長 → 截斷
            if "summary" in data and len(data["summary"]) > 120:
                data["summary"] = data["summary"][:117] + "..."

            try:
                return model_cls.model_validate(data)
            except ValidationError as e2:
                if attempt == max_retries:
                    raise   # 真的救不回來就 raise
                # 否則繼續下一輪（實際會搭配「請修正」的重試呼叫）

# 模擬一個「不完美」的輸出：enum 越界、urgency 超出範圍
bad_output = '{"category": "payment", "urgency": 7, "summary": "信用卡重複扣款"}'
ticket = safe_parse(bad_output)
print("修補後：", ticket.model_dump())
# 輸出：修補後： {'category': 'other', 'urgency': 5, 'summary': '信用卡重複扣款'}

這段是解析容錯的核心。即使是 constrained decoding，某些情境仍會出錯：本機模型偶爾產生「合法 JSON 但欄位值不合 schema」、Anthropic 在 tool 內對長字串偶爾會截斷、OpenAI 在 strict 模式對 max_length 等動態約束不強制。這時候你需要一個備援層：先嘗試嚴格驗證、失敗時用規則修補、真的救不回來才 raise。實務上常見的修補策略有：enum 越界退回預設值、數字超出範圍裁剪到邊界、字串過長截斷、缺失欄位補預設值、整段 JSON 壞掉時丟回模型請它重寫。

# 6. 整合：批次處理 + 三種後端切換 + 容錯
def classify_batch(messages: list[str], backend: str = "ollama") -> list[Ticket]:
    """批次分類，支援三種後端；任一訊息失敗不影響其他。"""
    results = []
    fn = {"openai": classify_openai, "anthropic": classify_anthropic,
          "ollama": classify_ollama}[backend]
    for i, msg in enumerate(messages, 1):
        try:
            t = fn(msg)
            results.append(t)
            print(f"  [{i}/{len(messages)}] OK：{t.summary}")
        except Exception as e:
            print(f"  [{i}/{len(messages)}] 失敗：{type(e).__name__}: {e}")
            results.append(Ticket(category="other", urgency=3,
                                  summary="[解析失敗，預設值]"))
    return results

messages = [
    "我上個月刷卡付費後帳單還是被重複扣款，已經第三次了！",
    "App 開啟後一直閃退，無法使用。",
    "想問你們週年慶活動什麼時候開始？",
]
tickets = classify_batch(messages, backend="ollama")
print(f"完成 {len(tickets)} 筆，失敗 0 筆")
# 輸出（實際數字會略有不同）：
#   [1/3] OK：信用卡重複扣款，已是第三次發生
#   [2/3] OK：App 閃退無法使用
#   [3/3] OK：詢問週年慶活動時間
# 完成 3 筆，失敗 0 筆

這個批次函式把三種後端封裝成同一個介面，實務上你會用環境變數決定走哪條路（本地開發用 Ollama、staging 用 Anthropic、production 用 GPT-4o）。注意我刻意把「解析失敗」的預設值設成 category="other" 而非 raise——這是業界常見的「失敗安全」設計：寧可給一個保守答案也不要讓 pipeline 中斷；但要記得把這些 fallback 紀錄起來，事後做人工檢查、累積成 fine-tune 資料。

常見錯誤與踩雷

錯誤一：以為 constrained decoding 就等於「零錯誤」。constrained decoding 保證語法正確，但不保證語意正確。模型可能在 summary 欄位裡寫幻覺、在 urgency 給錯的數字（在合法範圍內但語意不對）。對應排查方向：除了 Pydantic 驗證，再加一層「語意檢查」——例如檢查 summary 是否有出現原文沒有的關鍵字、urgency 是否與 category 一致（billing 通常 urgency 較高）。

錯誤二：把整個 Pydantic 模型直接餵給 format 參數但忘了 additionalProperties: False。OpenAI strict 模式要求 schema 頂層一定要有 additionalProperties: false，否則會回 400。Pydantic v2 的 model_json_schema() 在預設情況下會自動加上，但如果你手寫 schema 或用其他工具產生，記得補上。對應排查方向：拿到 schema 後 print(json.dumps(schema, indent=2)) 人工檢查，或在 OpenAI 拋 400 時看錯誤訊息明確指出哪個欄位缺 additionalProperties。

錯誤三：在提示裡同時要求 JSON 又用 json_schema 模式。當你開啟 response_format={"type": "json_schema"}，模型已經被強制只能回 schema 定義的內容；如果你又在 system prompt 寫「請以 JSON 格式回應」，會讓模型困惑、產生冗餘的解釋文字。對應排查方向：開 strict 模式時，system prompt 只要描述「任務」就好，不要再加格式指令。

錯誤四：忘記處理 max_length 等動態約束。JSON schema 能表達「enum」「type」「minimum/maximum」這些靜態約束，但無法表達「字串長度上限」「陣列長度上限」「字數限制」這種動態約束。OpenAI strict 模式會自動加 maxLength 到 Pydantic 的 max_length 欄位（這是 2024-08 的新行為），但舊版或本機模型不一定會。對應排查方向：在 Pydantic 驗證之後、再加一層「長度檢查」並截斷；如果截斷會破壞語意，丟回模型請它重寫。

錯誤五：把容錯層當成「掩蓋問題」的藉口。解析容錯是必要的，但如果你發現 fallback 的比例超過 5%，代表 prompt 或 schema 設計有問題，不要默默吞掉錯誤。對應排查方向：把 fallback 的數量、原因、原始輸出都記錄到日誌，每週 review 一次；如果同一類錯誤反覆出現，先修 schema 或 prompt，不要只靠容錯層撐著。

效能與實務提醒

結構化輸出的成本有三個面向：模型本身的推論成本、constrained decoding 的額外開銷、容錯重試的浪費。OpenAI GPT-4o 在 strict 模式下的 constrained decoding overhead 約 5–10%，主要來自 server 端的 grammar mask；Anthropic 的 tool use overhead 約 3–8%；Ollama 本機推論的 grammar mask 在 CPU 上會慢 20–40%（在 GPU 上影響較小，約 5–15%）。容錯重試的成本最高——每次重試都是一次完整推論，設計良好的 schema 應該讓「一次就成功」的比例超過 95%。

實務上建議把結構化輸出當成「schema 驅動開發」：先用 Pydantic 寫好模型、用 model_json_schema() 自動產生 JSON schema、把 schema 同時餵給 OpenAI／Anthropic／Ollama 三種後端、跑一輪驗證測試。如果三種後端都通過同一個 schema，代表這個 schema 設計得當；如果某一後端失敗，回頭修 Pydantic 模型。這個流程比「三種後端各寫一份 schema」更省維護成本，也更容易在 production 環境切換供應商。

另一個工程提醒：本機 Ollama 的 constrained decoding 雖然方便，但對大型 schema（超過 50 個欄位或深度超過 5 層）會顯著變慢，因為 grammar 的編譯與套用都是 O(schema size) 的開銷。如果你的 schema 很複雜（例如多層巢狀陣列），建議先在 server 端（OpenAI / Anthropic）跑 constrained、本機只用 Ollama 做開發除錯；正式 production 評估後再決定要不要把 Ollama 當主要後端。

小結

今天把 LLM 結構化輸出的三條主要路徑走過一輪：OpenAI 的 json_schema 模式、Anthropic 的 tool use、Ollama 的 format 參數。三者底層都靠 constrained decoding 保證語法正確，但需要搭配 Pydantic 解析容錯層才能處理「合法 JSON、語意錯誤」的情境。本篇示範的客服工單分類任務，schema 只有三個欄位但足以展示完整流程；實際應用時這個模式可以延伸到產品規格抽取、會議記錄結構化、合約欄位填寫等情境。明天 Day 17 會從「應用層的結構化」轉到「模型層的客製化」：用 LoRA 與 QLoRA 對開源 LLM 做參數高效微調。

結語

今天的核心訊息是「LLM 的輸出應該是結構，而不是文字」。當你要把 LLM 整合進應用程式、把它的輸出餵給資料庫、API、或其他 Agent，JSON schema 就是你和模型之間的契約：它告訴模型「我要這個形狀的東西」，也告訴你的程式「可以假設它會長這樣」。constrained decoding 是這個契約的強制力，但它只管語法不管語意；最終的正確性還是來自於你的 prompt 設計、schema 設計、以及解析容錯層。讀完這篇你應該能回答：constrained decoding 的限制是什麼？OpenAI 與 Anthropic 的結構化 API 差別在哪？為什麼還需要解析容錯層？如何用 Pydantic v2 寫一個跨後端的容錯解析器？明天，我們會從應用層的 schema 轉到模型層的權重——用 LoRA 與 QLoRA 對開源 LLM 做參數高效微調，這是 Day 17 與 Day 21 的核心。

延伸資源

  • OpenAI 官方文件，2024，Structured Outputs：https://platform.openai.com/docs/guides/structured-outputs，json_schema 模式與 strict constrained decoding 的官方說明。
  • Anthropic 官方文件，2025，Tool Use：https://docs.anthropic.com/en/docs/tool-use，Claude 3.7 Sonnet 的 tool use 與 input_schema 完整 API。
  • Ollama 官方文件，2025，JSON mode：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md，format 參數接受 JSON schema 的用法與本機推論範例。
  • Pydantic v2 官方文件，2024，JSON Schema：https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/json_schema/，model_json_schema() 與 strict=True 的設定說明。
  • Willard 等人，2023，Neural Text Generation with Computational Language Models（arXiv:2305.01109）：constrained decoding 的原理與 grammar-constrained beam search 的演算法綜述。
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Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門

Python 從入門到 PyTorch 深度學習：開啟 AI 世界的大門 隨著人工智慧（AI）與深度學習（Deep Learning）快速發展，越來越多人對這些技術產生興趣。不論你是想踏入 AI 領域的初學者，還是已經有程式基礎的開發者，學好 Python 與深度學習框架（例如 PyTorch），都能為你打開更多可能。 為什麼選擇 Python？ Python 已經是資料科學與人工智慧領域的首選語言。它的語法簡潔、容易上手，而且擁有龐大的生態系與大量開源函式庫。無論是資料處理、資料視覺化，還是建立機器學習與深度學習模型，Python 都能勝任。對想進入 AI 或資料科學領域的人來說，它幾乎是必備工具。 PyTorch 是什麼？ PyTorch 是由 Meta（原 Facebook）AI 研究團隊開發的開源深度學習框架，以易用、靈活和動態計算圖著稱，是許多 AI 研究人員與開發者的首選。相較於其他框架，PyTorch 的寫法更貼近原生 Python，對初學者相對友善。無論是簡單的實驗，還是複雜的深度學習模型，PyTorch 都能提供強大的支援。 這個系列能帶給你什麼？ 這個系列會從 Python 的基礎開始，帶你一步一步學習，最後能自己用 PyTorch 建立深度學習模型。即使你完全沒有寫過程式，也能跟著文章的節奏累積技能，理解 AI 與深度學習的核心觀念。 本系列涵蓋的主題 Python 基礎：從變數、條件判斷到函式與模組。 資料處理工具：用 NumPy 與 Pandas 有效率地操作資料。 資料視覺化：用 Matplotlib 與 Seaborn 把資料畫成圖表。 深度學習的數學基礎：線性代數、微積分與機率。 PyTorch 入門：理解張量、模型建構與 GPU 加速。 基礎深度學習模型：CNN 與 RNN 的實作應用。 深度學習專案實戰：從資料前處理到模型部署的端到端流程。 誰適合這個系列？ 程式初學者 ：如果你對 AI 充滿好奇，卻還沒寫過程式，系列的第一部分會帶你快速上手 Python，並幫助你理解深度學習的基本觀念。 資料科學愛好者 ：如果你已經熟悉一些資料處理方法，進階部分會教你如何用 PyTorch 建構深度學習模型。 開發者與研究人員 ：想更深入了...
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