GoogleCloudPlatform/generative-ai项目中Gemini模型JSON输出截断问题解析

问题背景

在GoogleCloudPlatform的generative-ai项目实践中，开发者使用Gemini系列模型（包括1.5-flash和1.5-pro版本）进行受控生成（Controlled Generation）时，发现当输出内容包含Markdown格式的代码块时，JSON响应会出现意外截断现象。这一问题在需要结构化输出（如包含response_content和response_type字段）的业务场景中尤为突出。

技术细节分析

问题复现条件

1. 模型版本：影响范围包括gemini-1.5-flash-001/002和gemini-1.5-pro-001/002
2. 配置参数：
   • 设置response_mime_type为application/json
   • 定义了包含STRING类型属性的JSON Schema
3. 触发条件：当响应内容包含Markdown代码块语法（如```）时

典型错误表现

• 输出JSON在代码块开始处被截断
• 平均对数概率（avg_logprobs）出现异常负值
• 不同版本模型表现差异：
  • Flash版本可能输出部分内容
  • Pro版本往往仅输出JSON开头部分

根本原因

经项目团队确认，这是受控生成功能在处理Markdown格式的JSON块时存在的解析缺陷。当模型尝试将Markdown格式的代码块嵌套在JSON字符串值中时，后端解析器无法正确处理特殊字符的转义和结构闭合。

临时解决方案

方案一：手动解析模式

def extract_json_block(markdown_string):
    """从Markdown中提取JSON代码块"""
    pattern = r"```json\n(\{\n.*?\n\})\n```"
    match = re.search(pattern, markdown_string, re.DOTALL)
    return match.group(1) if match else None

# 使用示例
response = model.generate_content("""
    请用Markdown返回以下JSON结构：
    ```json
    {
        "response_content": "您的解释内容",
        "response_type": "markdown"
    }
    ```""")
parsed_data = json.loads(extract_json_block(response.text))

方案二：简化输出结构

1. 避免在受控生成中直接要求Markdown格式
2. 在后端处理阶段单独添加格式标记

最佳实践建议

1. 版本选择：目前建议优先使用gemini-1.5-flash进行测试
2. 监控指标：特别关注avg_logprobs值，异常值时需检查输出完整性
3. 混合处理：对于必须使用Markdown的场景，可采用：
   • 第一阶段：获取纯文本内容
   • 第二阶段：通过后处理添加格式标记

未来展望

Google产品团队已确认该问题并着手修复。建议开发者：

1. 保持对SDK版本的更新
2. 在关键生产环境实施输出验证机制
3. 考虑实现自动重试逻辑处理截断情况

该问题的解决将显著提升Gemini模型在技术文档生成、代码解释等需要同时满足结构化输出和格式保持场景下的实用性。