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      • DeepSeek 与 Dify 集成指南:打造具备多轮思考的 AI 应用
      • 本地私有化部署 DeepSeek + Dify,构建你的专属私人 AI 助手
      • 如何训练出专属于“你”的问答机器人?
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      • 使用 Dify 和 Twilio 构建 WhatsApp 机器人
      • 将 Dify 应用与钉钉机器人集成
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      • 如何让 LLM 应用提供循序渐进的聊天体验?
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      • 构建 Dify 应用定时任务助手
      • 如何在 Dify 内体验大模型“竞技场”?以 DeepSeek R1 VS o1 为例
      • 在 Dify 云端构建 AI Thesis Slack Bot
      • 将 Dify 快速接入 QQ、微信、飞书、钉钉、Telegram、Discord 等平台
    • 扩展阅读
      • 什么是 LLMOps?
      • 什么是数组变量?
      • 检索增强生成(RAG)
        • 混合检索
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  • 价值
  • 如何实现结构化输出?
  • 异常处理方案
  1. 手册
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结构化输出

Previous应用发布Next变更公告:图片上传被替换为文件上传

Last updated 1 month ago

简介

作为 LLM 工具链平台,Dify 支持 JSON 结构化输出功能。结构化输出功能可以确保 LLM 返回的数据格式可用、稳定、可预测,减少错误处理和格式转换的工作。

价值

  • 确保数据格式一致:即使由 LLM 生成内容,也必须符合预设格式,避免数据混乱。

  • 方便后续节点处理:数据库、API 或前端可以直接解析 JSON Schema,而无需额外数据清洗。

  • 提升低代码开发体验:开发者无需手写复杂数据校验逻辑,直接使用 JSON Schema 约束输出。

如何实现结构化输出?

在 Dify 的操作界面中,可以通过以下两种方式实现结构化输出:

  • 方式一:直接定义工具参数

  • 方式二:使用 LLM 节点中的 JSON Schema 编辑器

方式一:直接定义工具参数

请参阅 > 数据结构 > 返回变量定义。

方式二:使用 LLM 节点中的 JSON Schema 编辑器

请参阅 > 高级功能 > 结构化输出 与 > 使用案例 > 结构化输出。

异常处理方案

异常情况

在使用 JSON Schema 编辑器进行结构化输出时,可能会遇到以下限制和异常情况:

  • 模型能力限制:部分 LLM(尤其是 70B 以下的模型或 GPT-3.5 Turbo 级别模型)在指令遵循性上较弱,可能导致 JSON Schema 解析失败。

  • 格式兼容性:部分 LLM 仅支持 JSON mode 而非 JSON Schema,导致严格的 Schema 解析失败。

  • 错误信息:出现错误 Failed to parse structured output: output is not a valid json str。此类错误主要源于模型生成 JSON 失败。

推荐处理方案

  1. 优先使用支持 JSON Schema 的模型。推荐列表如下:

    • Gemini 2.0 Flash/Flash-Lite

    • Gemini 1.5 Flash 8B (0827/0924)

    • Gemini-1.5 pro

    • GPT-4o

    • GPT-4o-mini

    • o1-mini/o3-mini 系列

  2. 适当调整系统提示词以增强指令遵循性,尽可能确保 LLM 输出符合 Schema 规范。假如 JSON Schema 设计用于结构化数学公式的输入与输出,而系统提示词却要求模型进行法律条文解析,这种不匹配可能会导致模型无法正确理解任务,影响生成结果的准确性。

  3. 配置异常处理策略。你可以在解析失败时考虑采取以下措施:

    1. 配置失败时重试:在节点内开启 失败时重试 功能并配置最大重试次数与重试间隔,以减少解析错误的影响。

    2. 配置异常分支:在节点内的 异常处理 中配置 失败分支。当节点发生异常时,将自动执行失败分支。

详情请参阅。

Tool
LLM
LLM
异常处理