Генеративный ИИ

Structured Output

Структурированный вывод

актуальноТекущий рабочий стандарт

Направления: Генеративный ИИ · Большие языковые модели, Генеративный ИИ · ИИ-агенты

Как получить от JSON, который распарсится с первого раза, а не текст с комментариями вокруг.

Ключевые тезисы

  • В явно описывают схему и перечисляют поля, дают пример корректного ответа и запрещают текст вне структуры.
  • Надёжнее — ограниченное декодирование по грамматике или JSON-схеме на стороне сервера модели.
  • Ответ всё равно валидируется по схеме, а при ошибке отправляется на повтор с текстом ошибки.

Подробный разбор

1 подтема — объяснения, формулы, примеры и интерактивные графики.

  1. Явно описать схему: перечислить поля, их типы и обязательность — не «верни JSON», а полный перечень с пояснением каждого поля.
  2. Задать ограничения: не добавлять текст вне структуры, не выдумывать поля, при отсутствии данных ставить null.
  3. Показать пример корректного ответа целиком — одна демонстрация формата работает лучше трёх абзацев требований.
  4. Ограниченное декодирование по JSON-схеме или грамматике на стороне сервера модели — гарантия формата, а не просьба.
  5. Валидация ответа по схеме и повтор с текстом ошибки, если разбор не удался.
{
  "verdict": "ok | warning | fail",     // одно из трёх значений
  "score": 0.0,                          // число от 0 до 1
  "reasons": ["строка", "..."],          // 1-3 пункта
  "evidence": null                       // цитата из текста или null
}
Пример-скелет в промпте: модель заполняет форму, а не сочиняет её
На практике

Тот же приём делает надёжной подготовку аналитических текстов: заданный шаблон разделов (вывод — обоснование — риски) и требования к каждому разделу дают согласованную структуру у всех ответов, а специалисту остаётся проверка содержания, а не переписывание формы.

Видеолекции

Тайм-кода именно на эту тему в записях нет. Но глава «Генеративный ИИ» разобрана в курсах целиком — с той оговоркой, что место в записи придётся искать самому.

Связанные темы

Управляемая генерация

Latent Diffusion80%

Латентная диффузия · Генеративный ИИ

Диффузия не в пикселях, а в сжатом пространстве автоэнкодера: та же модель на порядок дешевле.

ControlNet80%

Управляемая генерация · Генеративный ИИ

Дополнительная сеть, которая задаёт генерации пространственную структуру: эскиз, позу, карту глубины, границы.

Diffusion Sampling80%

Сэмплеры диффузии · Генеративный ИИ

Число шагов денойзинга — главный рычаг скорости; решает его не переобучение, а более точный численный метод.

Video Generation80%

Генерация видео · Генеративный ИИ

К качеству каждого кадра добавляется временная согласованность: объекты не должны мерцать и менять форму между кадрами.

Diffusion80%

Диффузия · Генеративный ИИ

Итеративное расшумление — текущий стандарт генерации изображений, видео и аудио.

Prompting80%

Промптинг · Генеративный ИИ

Управление поведением модели через формулировку запроса, без изменения весов.

Кому эта тема нужна

Профильная компетенция для ролей: LLM-инженер, Продуктовый инженер.

Усиливает профиль: NLP-инженер.

Проверить себя

Тема встречается в тесте по направлениям — ошибки приведут обратно на эту страницу.

Следующий шагПроверить себя: Генеративный ИИ и LLMТема встречается в этом тесте 1 раз. Ошибка приведёт обратно на эту страницу — с объяснением, что именно не сошлось.Перейти →

Глава «Генеративный ИИ» последний раз правилась . Нашли ошибку — напишите.