Разбор вывода
EN · Output ParsingРазбор вывода — преобразование ответа модели в структурированные данные (JSON, поля), с которыми может работать следующий шаг процесса.Определение на английскомThe process of extracting structured data from an AI model's free-text output—converting natural language into JSON, database records, API calls, or other machine-readable formats. Reliable output parsing is essential for AI agents because downstream tools and integrations require structured inputs. Techniques include JSON mode (constraining model output to valid JSON), function calling (the model emits structured function invocations), regex extraction, and grammar-constrained decoding. Parsing failures are a common source of agent errors in production.
Автор: Max Zeshut
Основатель Agentmelt
Пример
Агент анализирует счёт и должен извлечь поставщика, сумму, дату и позиции в структурированный JSON. Разбор вывода гарантирует, что ответ модели — валидный JSON ожидаемой схемы, а не разговорное резюме с данными, зарытыми в прозе.
Часто задаваемые вопросы
- Чем разбор вывода отличается от структурированного вывода?
- Структурированный вывод — возможность модели, гарантирующая соответствие схеме (например, JSON-режим OpenAI, tool use у Anthropic). Разбор вывода — более широкая практика извлечения структуры из ответов модели: постобработка, валидация, повторы при некорректном выводе и запасные стратегии. Структурированный вывод убирает большую часть ручного разбора, но логика разбора всё равно нужна для валидации, обработки ошибок и моделей без нативной поддержки.