結構化輸出

有兩種定義數據結構的方式，一種是用類定義（Pydantic），一種是用使用 JSON Schema 字典（tool use時接觸的）

方式一：使用 Pydantic BaseModel

Pydantic 是一個數據驗證庫，通過繼承 BaseModel 來定義數據結構：

from pydantic import BaseModel
from typing import List

class QAPair(BaseModel):
    question: str
    answer: str

# 使用示例
response_format = QAPair

優(yōu)點：

• 提供完整的數據驗證功能
• 自動類型轉換，支持嵌套結構
• 與 OpenAI API 完全兼容，官方給出的最佳實踐

方式二：直接使用 JSON Schema 字典

這種方式直接定義 JSON Schema：

schema = {
    "type": "object",
    "properties": {
        "question": {"type": "string"},
        "answer": {"type": "string"}
    },
    "required": ["question", "answer"],
    "additionalProperties": false
}

# 使用示例
response_format = {"type": "json_schema", "schema": schema}

優(yōu)點：

• 直接使用 JSON Schema 規(guī)范
• 靈活的結構定義，直白的添加更多驗證規(guī)則