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20. AI大模型输出转JSON，原来这么简单！

做 AI 应用开发时，我们经常需要处理大模型的输出文本。大模型生成自然流畅的人类语言能力很强，但要把这些非结构化的自然语言，精准转换成能直接存入数据库、能安全传给下游接口的标准 JSON 格式，却是一件非常棘手的事情。好在 LangChain 为这个行业普遍存在的痛点提供了优雅的解决方案 —— 通过它内置的专业输出解析器，只需寥寥几行代码，就能轻松实现从自然语言到结构化 JSON 的可靠转换。

老陈说编程
2026-05-20 19:54:30

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#json #人工智能 #python +1
告别CUDA依赖！实测AMD 5700XT在Ubuntu 22.04双系统下配置ROCm 5.6跑PyTorch 2.1

当NVIDIA显卡价格居高不下时，许多开发者开始将目光转向AMD显卡的ROCm生态。本文将手把手带你完成RX 5700XT在Ubuntu 22.04上的完整深度学习环境配置，从驱动安装到PyTorch验证，彻底告别CUDA依赖。与WSL2方案相比，原生Ubuntu系统能提供更直接的硬件访问和更稳定的ROCm支持。对于预算有限的研究者，这套配置提供了极具性价比的选择。ROCm生态下的PyTorch安

 18790970257
2026-05-30 13:04:48

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 8

#json
[智能体-176]：为了支持工具调用和JSON Schema，大模型需要针对性的进行模型的训练吗？

结论：基础预训练不自带工具调用 / JSON Schema 能力；商用模型（如 GPT-4o）是做过专项训练；开源模型可通过微调补上；推理时还可配合约束解码强保格式。下面分训练、推理、工程落地三部分讲清楚。普通预训练（Next Token Prediction）只学文本续写，不懂工具调用协议，也不懂 JSON Schema 规范。GPT-3.5/4/4o 的Tools+JSON Schema 能力

 文火冰糖的硅基工坊
2026-05-31 10:18:55

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#json #架构 #人工智能 +1
[智能体-179]：OpenAI JSON Schema 规范，是理解大模型如何完成对工具调用的关键！！！

json"description": "获取城市天气","parameters": { /* JSON Schema 对象 */ }生产环境必须开启，强制模型 100% 符合 Schema。

文火冰糖的硅基工坊
2026-05-31 11:38:00

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#json #人工智能 #架构
使用Coze工作流API实现结构化输出

终结 JSON 解析崩溃：用 Coze 工作流做中间层，平台级多重验证 + 自动修复，实现零失败结构化输出

 2401_87660168
2026-06-01 22:56:31

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 18

#json #工作流
为什么大模型配置文件越来越爱用 YAML：和 JSON 对比，一次讲清核心语法与适用场景

摘要 YAML和JSON都能描述树形数据，但优化目标不同：JSON侧重机器交换，YAML侧重人类编辑。在大模型和Agent场景中，配置文件常需包含模型参数、工具列表、工作流节点和多行prompt，这正是YAML的优势所在。 YAML核心语法简单，常用功能包括对象、数组、字符串、多行字符串和注释。但需注意缩进、引号和多行文本等易错点。JSON字符串必须用双引号，而YAML更宽松，但类型判断可能产生歧

 低调小一
2026-06-03 11:12:54

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 8

#json #前端 #人工智能
带标注的光伏太阳能板异常数据集，识别率90.5%，9817张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

带标注的光伏太阳能板异常数据集，识别率90.5%，9817张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。

前网易架构师-高司机
2026-06-27 00:00:00

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 4

#json #xml
别再说“请返回 JSON“了！深度解析大模型结构化输出的工程契约

线上跑得好好的 LLM 接口，为什么时不时就把 JSON 弄崩？本文从"自然语言承诺不等于工程契约"出发，深度解析只靠 Prompt 写"请返回 JSON"会踩的五类翻车点，对比 JSON Mode、Structured Outputs、Function Calling 三大结构化支柱的本质差异，并讲清楚一个关键认知：Function Calling 并不代表模型执行了代码

 学习-学习
2026-06-28 15:18:11

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 3

#json #人工智能 #python
带标注的PCB电路板缺陷数据集，识别率99.2%，可识别6种缺陷，9961张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

带标注的PCB电路板缺陷数据集，识别率99.2%，可识别6种缺陷，9961张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。

前网易架构师-高司机
2026-06-29 00:15:00

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 23

#json #xml
带标注的发霉变质面包数据集，识别率79.1%，924张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

带标注的发霉变质面包数据集，识别率79.1%，924张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。

前网易架构师-高司机
2026-06-29 00:00:00

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 4

#json #xml
带标注的药品好坏数据集，识别率99.2%数据集，可识别药品的良品次品和空缺，1124张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

带标注的药品好坏数据集，识别率99.2%数据集，可识别药品的良品次品和空缺，1124张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。

前网易架构师-高司机
2026-06-30 00:00:00

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 4

#json #xml
带标注的打电话数据集，识别率99.5%，9315张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

本文介绍了一个高精度带标注的打电话图像数据集，包含9315张图片，识别率达99.5%，支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式。数据集分为训练集（8323张）、验证集（502张）和测试集（490张），经过自动定向和640x640拉伸预处理。特别指出模糊图片是刻意设计的数据增强策略，可提升模型在真实场景中的鲁棒性。提供了YOLO模型训练代码及验证测试脚本，支持目标检测结果的坐标提取和可视

 前网易架构师-高司机
2026-07-01 00:00:00

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 25

#json #xml
带标注的路上井盖识别数据集，可识别无盖，遗失，破损，完好，圆形井盖，识别率85.1%，3422张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

带标注的路上井盖识别数据集，可识别无盖，遗失，破损，完好，圆形井盖，识别率85.1%，3422张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。

前网易架构师-高司机
2026-07-02 00:00:00

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 9

#json
带标注的骑电动车是否佩戴头盔数据集，识别率77.1%，1345张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

带标注的骑电动车是否佩戴头盔数据集，识别率77.1%，1345张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。

前网易架构师-高司机
2026-07-03 00:00:00

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 15

#json
彻底解决大模型 JSON 报错：提示词 + 硬约束 + 兜底的全链路修复方案

大模型 JSON 输出异常，本质是模型幻觉与业务确定性需求的矛盾。通过「事前引导→事中约束→事后补救」的全链路解决方案，可实现 JSON 输出稳定合规，适配不同场景、不同类型大模型。事前引导：通过明确字段规则、提供 Few-Shot 示例、添加校验指令，低成本引导模型输出合规 JSON；事中约束：借助JSON Mode，实现硬约束，从源头杜绝异常；

怀念道义
2026-07-17 15:05:50

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 8

#json #网络 #服务器
大模型输出 JSON 总出错？一文讲透生产环境保证 JSON 100% 可用的七层方案

如何让大模型稳定输出JSON

-怪兽..0
2026-07-03 13:35:16

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 10

#json #网络
带标注的装修平面图元素识别数据集，识可识别入口，床，们，窗，厨房，客厅，卫生间和卧室，识别率93.9%，303张图，支持yolo，coco json，voc xml

本文介绍了一个装修平面图元素识别数据集，包含303张标注图片，支持识别入口、床、门、窗等8类元素，识别率达93.9%。数据集提供YOLO、COCO JSON和VOC XML格式，包含模型训练代码和验证测试脚本。数据预处理包括图像拉伸至640x640，未使用数据增强。特别指出模糊图片是增强模型鲁棒性的设计策略，可提升在复杂场景下的识别能力。文末提供了模型训练指标和效果图，并附数据集下载链接和YOLO

前网易架构师-高司机
2026-07-03 13:33:28

 209

 6

#json #xml #平面
带标注的车轮毂，制动点位等区域识别数据集，识别率95.4%，299张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

。

前网易架构师-高司机
2026-07-06 10:11:10

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 16

#json
带标注的加工件焊缝缺陷数据集，可识别焊缝，缺陷，工件，识别率96%，1011张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

带标注的加工件焊缝缺陷数据集，可识别焊缝，缺陷，工件，识别率96%，1011张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。

前网易架构师-高司机
2026-07-07 00:15:00

 644

 20

#json #xml
带标注的车轮胎上的螺母识别数据集，识别率87.2%，83张图，支持yolo，coco json，voc xml,darknet文末有模型训练代码

车轮胎螺母识别数据集是一个包含83张高质量标注图片的目标检测数据集，涵盖不同角度、光照和背景条件。数据集支持YOLO、COCO和Pascal VOC格式，兼容主流检测框架。基于该数据集训练的模型实现了87.2%的识别率和45 FPS的推理速度（RTX 3060）。数据集按59:16:8划分训练/验证/测试集，提供详细标注（类别为"Screw"）。配套提供YOLO模型训练教程，包括环境配置、数据准备

 前网易架构师-高司机
2026-07-07 10:41:00

 314

 6

#json
底解决大模型 JSON 报错：提示词 + 硬约束 + 兜底的全链路修复方案

大模型 JSON 输出异常，本质是模型幻觉与业务确定性需求的矛盾。通过「事前引导→事中约束→事后补救」的全链路解决方案，可实现 JSON 输出稳定合规，适配不同场景、不同类型大模型。事前引导：通过明确字段规则、提供 Few-Shot 示例、添加校验指令，低成本引导模型输出合规 JSON；事中约束：借助JSON Mode，实现硬约束，从源头杜绝异常；

名人堂庄
2026-07-07 14:56:05

 219

 2

#json #网络 #服务器
带标注的打电话识别数据集，识别率98.9%，9723张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

打电话识别数据集摘要该数据集包含9723张高质量标注图片，专用于打电话行为识别，在YOLO系列模型上测试识别率达98.9%。核心特点包括：多格式支持：提供YOLO、COCO JSON、PASCAL VOC XML三种主流标注格式；真实场景覆盖：涵盖多种光照、角度及模糊条件，增强模型鲁棒性；数据增强：含水平翻转、曝光调节等预处理，模糊图片设计提升泛化能力。数据集按8508/811/404划

 前网易架构师-高司机
2026-07-08 00:00:00

 611

 9

#json
带标注的99种常见中药材识别数据集数据集，9709张图，支持yolo，coco json，voc xml

本数据集包含9,709张标注图像，涵盖菊花、人参、灵芝等99种常见中药材，支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式。数据集分为训练集（9,204张）和测试集（505张），图像经预处理调整为640x640分辨率。每种药材均提供拉丁名、中文标准名和英文名对照表。该资源可用于中药材自动识别模型的开发，文末附有模型训练代码，为中医药数字化研究提供基础数据支持。

前网易架构师-高司机
2026-07-08 17:04:19

 455

 14

#json
GEO效果如何量化验收？香港品牌研究院白皮书第02卷《生态篇》解读验收体系与防造假机制

GEO行业长期缺乏统一、可量化的效果验收标准，企业完成服务交付后难以独立判断优化效果的真实性。香港品牌研究院《GEO行业发展标准体系白皮书V2.0》第02卷《生态篇》构建了完整的GEO效果验收体系，涵盖八大核心验收指标、标准化计算公式、合格线定义及三重防造假核验机制，为行业提供了可量化、可追溯、可独立复核的验收标尺。本文从技术视角解读验收体系的核心内容与实施路径，适合技术决策者、数字化从业者阅读参

 AIGE首席架构师
2026-07-09 11:30:58

 531

 5

#人工智能 #json #大数据 +1
带标注的21种中药材识别数据集，识别率73.8%数据集，2237张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

摘要：本数据集包含21种常见中药材（如天麻、甘草、当归等）的2237张高质量标注图片，支持YOLO、COCO JSON和Pascal VOC XML三种标注格式，适用于中药材自动识别、智能药房管理等场景。数据集分为训练集（71.3%）、验证集（18.6%）和测试集（10.1%），经预处理统一为640×640像素。基于YOLOv8训练的模型平均精度（mAP@0.5）达73.8%，推理速度约15ms

前网易架构师-高司机
2026-07-09 13:36:23

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 7

#json #xml
大模型输出 JSON 不完整怎么办？从 Prompt 问题到工程稳定性治理

文章摘要：大模型输出JSON不完整是一个常见的工程稳定性问题，表现为语法不完整或内容缺失。原因包括输出长度限制、输入上下文过长、Schema设计复杂等。解决方案需从多层面治理：优先使用结构化输出能力，避免一次性生成大JSON，建立JSON修复机制，设计Schema校验，实施业务完整性检查，并引入重试补偿机制。核心思路是将模型输出视为候选结果，通过工程化流程确保最终JSON的完整性和准确性，而非单纯

 喜欢吃豆
2026-07-09 20:00:00

 503

 10

#json #java
带标注的山体滑坡塌方数据集数据集，识别率78.1%，974张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

本文介绍了一个高质量的山体滑坡检测数据集，包含974张标注图像，识别率达78.1%，支持YOLO、COCO和Pascal VOC格式。数据集按标准分为训练集（89.3%）、验证集（7.9%）和测试集（2.8%），并经过自动定向和尺寸统一预处理。数据集中模糊图像被设计为增强模型鲁棒性的策略，能提升复杂场景下的识别能力。文中提供了YOLO模型训练代码及验证示例，帮助用户快速应用于滑坡检测和地质灾害监测

 前网易架构师-高司机
2026-07-14 10:33:03

 279

 3

#json #xml
带标注的SDD-SAR遥感船舶识别数据集，识别率92.9%，7000张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

是一个高质量的开源数据集，包含7000张带标注的遥感图像，专门用于船舶目标检测任务。该数据集在测试集上达到了**92.9%**的识别率，支持YOLO系列（v7-v12、v26）、COCO JSON和PASCAL VOC XML等多种标注格式。文末附有完整的模型训练代码，方便快速上手。

前网易架构师-高司机
2026-07-14 11:05:35

 857

 34

#json
带标注的饮料瓶罐分类，可识别玻璃瓶，塑料瓶，水壶易拉罐，识别率95% ，15645张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

本文介绍了一个包含15,645张标注图像的饮料瓶罐分类数据集，涵盖塑料瓶、玻璃杯、易拉罐等9类常见容器。数据集提供YOLO、COCO和Pascal VOC三种标注格式，测试准确率达95%。文章展示了模型训练指标（mAP50达0.95）和损失曲线，并说明数据集中模糊图片可增强模型鲁棒性。提供了完整的数据集下载链接（CSDN）和YOLO训练代码（GitCode），附带验证测试脚本。该数据集支持1024

前网易架构师-高司机
2026-07-15 00:00:00

 301

 4

#json #分类
带标注的棉花数据集，可识别未开裂，开裂，初花，受精花，成熟的等5种棉花生长阶段数据集，识别率76.5%，1388张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

带标注的棉花数据集，可识别未开裂，开裂，初花，受精花，成熟的等5种棉花生长阶段数据集，识别率76.5%，1388张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码。

前网易架构师-高司机
2026-07-16 10:12:10

 781

 35

#json
带标注的蜜蜂识别数据集，识别率88.6% ，8080张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

摘要：该数据集包含8080张标注蜜蜂图像，支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式，识别率达88.6%。数据集分为训练集（5640张）、验证集（1604张）和测试集（836张），图片预处理为640x640拉伸尺寸。提供YOLO模型训练代码和验证测试脚本，包含模糊图片以增强模型鲁棒性。数据标注示例和训练指标参数已展示，可通过链接下载完整数据集。

前网易架构师-高司机
2026-07-16 16:29:18

 184

 6

#json #xml
带标注的路边坑洼和减速带识别数据集，5735张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

本文介绍了一个用于识别路面坑洼(pothole)和减速带(speed-bump)的数据集，包含5735张标注图片，支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式。数据集划分为训练集(5319张)、验证集(314张)和测试集(102张)，图片预处理为640x640分辨率。作者提供了YOLO模型训练代码，并分析了模糊图片在增强模型鲁棒性、模拟真实噪声和防止过拟合方面的优势。文末还展示了模型验证测

 前网易架构师-高司机
2026-07-21 00:00:00

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 6

#json
大模型做意图识别和 NER，为什么别再用 Prompt 提取 JSON？

把大模型当做纯粹的黑盒，让它直接吐出文本去怼后端的解析层，是系统设计上最脆弱的一环。日常的业务代码是确定性的，但 AI 业务很多开发最大的痛苦，就是总是试图用传统的“输入-输出”思维，去驾驭一个充满概率性的大模型。

程序员托尼
2026-07-21 13:30:00

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 6

#json #人工智能 #java +1
带标注的篮球篮框球员识别数据集，准确率97.9% ，9515张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

本文介绍了一个高精度篮球场景目标检测数据集，包含9515张标注图片，涵盖球、篮框和运动员三类对象，准确率达97.9%。数据集支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式，分为训练集（6662张）、验证集（1893张）和测试集（960张）。预处理包括自动定向和640×640拉伸，未使用数据增强。文中提供了YOLO模型训练代码和验证测试脚本，特别分析了模糊图片在提升模型鲁棒性、模拟真实噪声和防

 前网易架构师-高司机
2026-07-22 00:00:00

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 7

#json
运用AI大模型工具进行创作：用JSON Brief编译器把模糊需求变成可审核提示包

AI内容创作常见问题不是提示词不够长，而是输入需求没有结构。本文用Python实现JSON Brief编译器，对目标读者、问题、必需事实、禁止表述、输出结构和资料说明进行校验，再生成可审核提示包，让缺失信息在调用模型前暴露。

OPC_Sheriff
2026-07-23 14:58:22

 328

 10

#人工智能 #json #语言模型 +1
带标注的寄生虫8种类型数据集，识别率83.2%， 2110张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

摘要：该研究提供了一个包含2110张图像的寄生虫数据集，涵盖8种常见寄生虫类型（如人蛔虫、钩虫属、血吸虫等），支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式，识别率达83.2%。数据集按70%训练集、20%验证集和10%测试集划分，图像预处理为640x640分辨率，无数据增强。文中强调了模糊图像对提升模型鲁棒性和泛化能力的作用，并提供了YOLOv8训练代码及验证脚本。用户可通过下载数据集和

 前网易架构师-高司机
2026-07-23 15:01:26

 343

 9

#json #xml
带标注的浮游藻类24种数据集，识别率91.5 %数据集， 23175张图，支持yolo，coco json，voc xml,文末有模型训练代码

该数据集包含24种标注浮游藻类的23,175张图片，识别率达91.5%，支持YOLO、COCO JSON和VOC XML格式。数据集按训练集（20,271张）、验证集（1,940张）和测试集（964张）划分，图片预处理包括自动定向和调整为640x640分辨率。提供包含中英文对照的24种藻类标签，并附有YOLO模型训练代码和验证测试脚本。数据集中的模糊图片作为数据增强策略，可提升模型在复杂场景下的鲁

 前网易架构师-高司机
2026-07-24 10:09:15

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 7

#json
第三讲 | 大模型prompt工程：PromptTemplate、ChatPromptTemplate、FewShot

提示词工程（Prompt Engineering）是通过优化输入文本来精准引导大模型输出的关键技术，核心目标是实现可控、准确、格式化的结果。本文系统介绍了其核心内容：1）JSON格式作为约束输出的工具，便于程序解析；2）CRISPE框架（角色、背景、指令等）提供结构化设计方法；3）主流技巧如零样本/少样本提示及思维链应用；4）LangChain工具（如PromptTemplate、ChatProm

竹枝溪
2026-07-24 14:37:23

 434

 19

#json
全球语义治理三层架构与范式真空填补：香港品牌研究院白皮书第10卷《全球篇》解读

AI大模型训练数据跨越国界，品牌语义资产天然具有全球流动性，但各国治理规则呈现碎片化状态，全球缺乏一套可操作、可度量、可审计的AI语义治理基准框架——本卷称之为“范式真空”。香港品牌研究院《GEO行业发展标准体系白皮书V2.0》第10卷《全球篇》提出全球语义治理概念，构建三层治理架构（伦理共识层、度量标尺层、服务商执行体系层），明确HKIBR标准体系作为全球可选基准的定位与协同原则。本文从技术治理

 AIGE首席架构师
2026-07-24 14:32:18

 211

 7

#人工智能 #大数据 #架构 +1
Claude Code 配置完全指南（二）：settings.json 逐行拆解

上篇我们鸟瞰了.claude（云端同步）和（本机独享）。我们逐行拆解真实配置，把每个字段的含义、最佳实践和常见坑都说清楚。

leoZ231
2026-07-24 10:34:03

 724

 14

#json
Codex 升级依赖后项目启动失败？从 package.json 到 Lock 文件的排查流程

本文探讨了使用Codex升级项目依赖时可能遇到的问题及解决方案。主要建议包括：不要盲目升级所有依赖，应分批处理；保留Lock文件避免环境差异；明确限制Codex修改范围；升级后必须进行完整回归测试。文章提出了六步流程：先分析依赖关系、分批升级核心依赖、谨慎处理Lock文件、限定修改范围、全面验证、评估升级必要性。强调依赖升级不是简单修改版本号，而是需要系统性的分析和验证过程，Codex可作为辅助工

 cwx199903
2026-07-23 15:41:09

 194

 7

#json #bug #ChatGPT
CLI-Switch 2026年3月版历史设计：Hook、TTY 隔离与 JSON 状态

我有一个执念：让 OpenClaw 里的 Agent 真正用好 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI。不是让它在聊天框里吐出 500 行代码，再等人复制粘贴；而是让它调用专业工具、创建文件、运行测试，失败后继续修。为了解决这个问题，我写了 CLI-Switch。先说明版本：这篇复盘的是 2026 年 3 月公开时的 CLI-Switch。后来的 v1.0 已经重构命令和执行

 _上心
2026-07-23 10:58:52

 335

 2

#json #java #服务器
chatgpt赋能python：Python遍历浮点数数组的方法

浮点数数组是由一组浮点数构成的数组。浮点数是一种数学类型，它代表了一个实数，即带有小数点的数值。浮点数可以用于表示小数和科学计数法等数学概念。在Python中，浮点数数组可以用NumPy库来表示。NumPy是Python的一个科学计算库。它提供了一个大型的多维数组对象，以及用于处理数组的各种函数。NumPy的主要目的是处理数字图像和数学数据。它非常适合于科学计算和数据分析。在这篇文章中，我们将使用

 xuhss_com
2023-06-18 06:14:58

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#python #json
CursorFileManager对cursor文件的读写

public class CursorFileManager implements CursorManager{public void write(String key, LongCursor cursor) throws IOException{File file = new File(key);if (cursor == nul...

Sherry198786
2016-09-20 17:10:00

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#json
logstash的grok正则匹配规则文件

文件路径：logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-4.1.0/patterns/grok-patterns在线调试grok规则匹配网址：https://grokdebug.herokuapp.com/转载于:https://www.cnblogs.com/zhaojonjon/p/86167...

ajawsszc062112
2018-03-21 14:14:00

 729

#json