Structured Output 結構化輸出是什麼？用一份 schema 綁住 AI 的回答格式

只要你開始把 AI 接進流程，就會遇到這個問題：它每次回答的排版都不太一樣，昨天寫成條列，今天變成一段話，程式根本接不住。

結構化輸出就是把這件事鎖死的做法。內容還是它想，但格式由你決定。

定義

Structured Output 中文叫結構化輸出，指的是先定義好一份資料結構，也就是 schema，再要求模型嚴格依照這個結構回答。實務上最常用的格式是 JSON。

它處理的不是內容品質，而是可接性。模型講得再好，如果每次的排版都不一樣，後面的程式就接不住。

白話比喻

像把開放式問答改成填表。你印好一張表格，欄位是固定的，對方只能把答案填進格子裡。

問答的內容還是他寫的，但收回來的時候你不用重讀一遍再整理，因為每一份表格長得都一樣。

一份 schema 大概長這樣

{
  "intent": "string",
  "customer_name": "string",
  "amount": "number | null",
  "priority": "high | medium | low",
  "needs_human": "boolean"
}

重點在三件事：欄位名稱、型別，以及可以列舉的欄位給固定選項。這三樣定清楚，模型的發揮空間就被限制在你想要的範圍內。

跟一般的格式要求差在哪

實際用例

把一封客訴信轉成工單，欄位包含客戶名稱、問題分類、緊急程度、是否需要真人接手。輸出結構固定，就能直接開單，不必人工轉貼。

多智慧體系統更依賴它，因為總調度要靠固定結構才知道該把任務丟給誰，這正是 Prompt Parsing 提示詞解析 的核心做法。最終寫進資料庫的那一步，做的就是 CRUD 增刪查改。