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LLM稳定JSON输出，终于摸清了

发布日期：2025-10-25 23:28:05 浏览次数： 1928

作者：Woo Tzins

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JSON 格式作为轻量级数据交换格式，已成为 API 接口、数据存储、系统集成中的 “通用语言”。然而，传统大语言模型（LLM）在生成 JSON 时，常面临格式错乱、字段缺失、语法错误等问题 —— 可能因自然语言表述偏差导致括号不匹配，也可能因复杂逻辑处理遗漏关键参数，最终让自动化数据流转 “卡壳”，不仅增加人工校验成本，更可能引发下游系统故障，成为业务效率提升的隐性瓶颈。

LLM 稳定 JSON 输出功能的出现，正是为解决这一核心痛点而生。

第一种：使用json-repair包

原理：这个包能智能地处理各种常见错误，例如：修正缺失或错误的引号、移除多余的逗号，并能自动忽略JSON内容前后无关的文本

链接：

https://github.com/mangiucugna/json_repair/

缺点：返回结果里没有json格式的数据，就会失效

举例：

"好的，这是您要的JSON：\n{'user': 'Alex', 'id': 123}\n希望对您有帮助！"为例

这种一般是因为前后有多余的字，无法直接使用json.load进行转换，因为需要使用json-repair。

from json_repair import repair_jsonllm_output_string = "好的，这是您要的JSON：\n{'user': 'Alex', 'id': 123}\n希望对您有帮助！"repaired_string = repair_json(llm_output_string)# 输出： {"user": "Alex", "id": 123}

第二种：Pydantic设置schema

原理：定义了一个类作为数据“蓝图”，规定了数据有哪些字典。其次，当传入llm返回结果时(一般是字符串)，Pydantic会自动验证数据结构，并将相应数据转换为对应的type。

缺点：Pydantic 本身无法像json-repair处理额外的文字。

举例：

from pydantic import BaseModelclass User(BaseModel):                   id: int                   name: str                   is_active: bool = True  input_data = {"id": "123", "name": "Alice"}  user = User(**input_data)  print(user.model_dump_json(indent=2))  # 输出: { "id": 123, "name": "Alice","is_active": true}

第三种：vllm格式化输出

原理：和schema的原理是一样，只是vllm里面集成好，可以直接设置参数extra_body来输出。

缺点：有试错成本，API会有额外消耗

举例：

from pydantic import BaseModelclass Topic(BaseModel):                     问题: str                      答案: strcompletion = client.chat.completions.create(                    model=model,                    messages=[                               {"role": "system",                  "content": system_prompt },                        {"role": "user",                    "content": user_prompt },  ],                   extra_body={ "guided_json": Topic.model_json_schema()},               )

第四种：约束性解码

这类方法有很多，比如：LM-Format-Enforcer库，Xgrammar等