首页
/ FoundationChat项目中的结构化输出技术解析

FoundationChat项目中的结构化输出技术解析

2025-06-27 03:56:55作者:邓越浪Henry

概述

在FoundationChat项目中,结构化输出是一个核心功能,它允许开发者通过定义清晰的数据模型来规范语言模型生成的输出内容。这项技术通过@Generable等特性标记,为AI生成内容提供了类型安全和结构化的保障。

基础用法

基本数据结构定义

使用@Generable宏可以标记需要结构化输出的Swift类型:

@Generable
struct Recipe {
    let name: String
    let ingredients: [String]
    let instructions: [String]
    let prepTime: Int
    let difficulty: Difficulty
    
    @Generable
    enum Difficulty {
        case easy
        case medium
        case hard
    }
}

这种定义方式确保了生成的菜谱数据会严格遵循预定义的结构,每个字段都有明确的类型约束,大大提高了生成结果的可靠性和可用性。

高级控制技巧

使用@Guide注解精细控制

@Guide注解提供了对生成内容的精细控制:

@Generable
struct MovieReview {
    @Guide(description: "A catchy title for the review")
    let title: String
    
    @Guide(.range(1...10))
    let rating: Int
    
    @Guide(.count(3))
    let pros: [String]
}

这些注解可以:

  1. 为字段提供生成提示
  2. 限制数值范围
  3. 控制数组元素数量
  4. 确保生成内容符合特定业务需求

正则表达式约束

对于需要特定格式的字段,可以使用正则表达式进行约束:

@Generable
struct Contact {
    @Guide(Regex {
        Capture {
            ChoiceOf { "Mr"; "Mrs"; "Ms"; "Dr" }
        }
        ". "
        OneOrMore(.word)
    })
    let name: String
}

这种方式确保了生成的姓名格式统一,包含适当的称谓和格式。

复杂结构设计

嵌套数据结构

FoundationChat支持复杂的嵌套结构定义:

@Generable
struct TravelItinerary {
    let days: [DayPlan]
    
    @Generable
    struct DayPlan {
        let activities: [Activity]
        let meals: Meals
    }
}

这种设计允许构建多层次的复杂数据结构,适合旅游行程、项目计划等需要分层展示的场景。

可选字段处理

通过可选类型可以灵活处理不一定需要生成的字段:

@Generable
struct ProductDescription {
    let warranty: String?
    let technicalSpecs: TechnicalSpecs?
}

这种设计既保证了核心字段的必填性,又为可选信息提供了灵活性。

性能优化实践

生成会话优化

通过复用会话和选择性包含模式定义,可以提高生成效率:

class OptimizedGenerator {
    private var hasGeneratedBefore = false
    
    func generateProduct(prompt: String) async throws -> ProductDescription {
        let response = try await session.respond(
            to: prompt,
            generating: ProductDescription.self,
            includeSchemaInPrompt: !hasGeneratedBefore
        )
        hasGeneratedBefore = true
        return response.content
    }
}

首次生成后跳过模式定义的传输,可以显著减少请求负载,提高响应速度。

实际应用建议

  1. 明确需求:在定义结构前,明确需要哪些字段和约束
  2. 渐进式设计:从简单结构开始,逐步添加复杂性和约束
  3. 测试验证:对生成的样本数据进行充分验证
  4. 性能监控:关注生成时间和成功率,适时调整结构复杂度

FoundationChat的结构化输出功能为AI内容生成提供了可靠的基础设施,通过合理的设计和优化,可以在保证质量的同时获得良好的性能表现。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
144
1.93 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
274
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
930
553
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
423
392
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
75
66
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
1.11 K
0
openHiTLS-examplesopenHiTLS-examples
本仓将为广大高校开发者提供开源实践和创新开发平台,收集和展示openHiTLS示例代码及创新应用,欢迎大家投稿,让全世界看到您的精巧密码实现设计,也让更多人通过您的优秀成果,理解、喜爱上密码技术。
C
64
511