Przejdź do treści

Structured output (ustrukturyzowany wynik)

Definicja

Structured output to sytuacja, w której AI zwraca wynik w ściśle określonym formacie (np. JSON, YAML, tabela), zamiast „luźnego tekstu”.

Co to w zasadzie jest?

Gdy chcesz, aby AI współpracowała z innymi systemami, „ładny tekst” nie wystarczy. Potrzebujesz formatu, który da się:

  • zaczytać,
  • zwalidować,
  • automatycznie przetworzyć.

To ogranicza błędy i ułatwia automatyzacje.

Praktyczne zastosowania (konkretne scenariusze)

Scenariusz 1: Generowanie listy zadań jako JSON (tytuł, termin, priorytet)

  • Cel: generowanie listy zadań jako JSON (tytuł, termin, priorytet).
  • Wejście: schemat danych i prompt.
  • Kroki: wygeneruj wynik -> waliduj schemat -> popraw błędy.
  • Rezultat: dane gotowe do dalszej automatyzacji.
  • Zabezpieczenie: schema validation i fallback.

Scenariusz 2: Wynik analizy dokumentu jako tabela (sekcja, problem, rekomendacja)

  • Cel: wynik analizy dokumentu jako tabela (sekcja, problem, rekomendacja).
  • Wejście: schemat danych i prompt.
  • Kroki: wygeneruj wynik -> waliduj schemat -> popraw błędy.
  • Rezultat: dane gotowe do dalszej automatyzacji.
  • Zabezpieczenie: schema validation i fallback.

Scenariusz 3: Dane do publikacji jako YAML (tytuł, lead, CTA)

  • Cel: dane do publikacji jako YAML (tytuł, lead, CTA).
  • Wejście: schemat danych i prompt.
  • Kroki: wygeneruj wynik -> waliduj schemat -> popraw błędy.
  • Rezultat: dane gotowe do dalszej automatyzacji.
  • Zabezpieczenie: schema validation i fallback.

Ryzyka i jak je ograniczać

Ryzyko 1: Model psuje format (brakuje przecinka, pola)

  • Ryzyko: model psuje format (brakuje przecinka, pola).
  • Jak ograniczać: walidacja schematu + poprawki automatyczne + krótkie formaty.

Ryzyko 2: Model „dopisuje” pola, których nie chcesz

  • Ryzyko: model „dopisuje” pola, których nie chcesz.
  • Jak ograniczać: whitelist pól + odrzucanie nieznanych.

Ryzyko 3: W formacie ukryją się dane wrażliwe

  • Ryzyko: w formacie ukryją się dane wrażliwe.
  • Jak ograniczać: filtry PII, DLP, minimalizacja.

Mapa powiązań

  • Function calling → wymaga ustrukturyzowanych parametrów.
  • API → integracje lubią JSON.
  • DLP / PII → bezpieczeństwo danych w strukturze.
  • Ewaluacja → łatwiej mierzyć poprawność.
  • Mini-przepływ: Prompt → JSON → walidacja → użycie w systemie

Diagram

flowchart LR
    A[Prompt]
    B[Model]
    C[JSON lub YAML]
    D[Walidacja]
    E[Użycie w systemie]
    A --> B --> C --> D --> E

Diagram pokazuje, że wynik modelu może być zwracany w ustalonym formacie gotowym do dalszego użycia.