Structured Output
構造化出力
構造化出力は、モデルに任意の散文を書かせるのではなく、機械可読のスキーマに従わせる。
もう一つの例
抽出タスクは、タイトル、日付、通貨、および信頼度のフィールドを持つチェック済みJSONを返します。
主な部分
- 01User intent and context
- 02Model or tool decision
- 03Grounded result and fallback
以下の場合に使用します
ソフトウェアが結果を読み取ったり、正しい場所に送信する必要がある場合に使用します。
以下の場合は使用しないでください
スキーマが正しくても、中身が合っているとは限りません。ドメインのルールでも確認してください。
コードで使用する名前
JSON Schema 出荷前に
Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback.
Outcome:Complete the task with 構造化出力 (Structured Output)。 User context:抽出タスクは、タイトル、日付、通貨、および信頼度のフィールドを持つチェック済みJSONを返します。 AI method or concept:構造化出力 (Structured Output)。 Why it fits:ソフトウェアが結果を読み取ったり、正しい場所に送信する必要がある場合に使用します。 Do not use it when:スキーマが正しくても、中身が合っているとは限りません。ドメインのルールでも確認してください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary):単一の公式標準が全体の用語を管理するわけではありません。その意味はチーム、プラットフォーム、またはフレームワークによって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.
このリクエストを確認する
Review how 構造化出力 (Structured Output) is used now. Definition: 構造化出力は、モデルに任意の散文を書かせるのではなく、機械可読のスキーマに従わせる。 Release checks: Check the model and prompt versions, source data, versioned evaluation set, and measures. Verify links to evidence, tool permissions, privacy, common failures, decline-to-answer and fallback behavior, human review, monitoring, cost, speed, and rollback. Before changing code, list the evidence, gaps, severity, and the smallest safe fix.