在Spring Boot中使用JSON Schema验证AI输出
本文介绍如何在Spring Boot应用程序中使用JSON Schema验证AI的结构化输出
在上一篇文章《Java AI 实战:本地模型 JSON 结构化输出》中,我们介绍了如何使用 Ollama 生成 JSON 格式的结构化输出。然而,在实际应用中,确保 AI 生成的输出符合预期的数据结构是非常重要的。通过使用 JSON Schema,我们可以定义期望的输出格式,并验证 AI 生成的内容是否符合要求。本文将介绍如何在 Spring Boot 应用程序中实现这一功能,帮助你更好地处理和验证 AI 的结构化输出。
项目依赖
首先,我们需要添加 JSON Schema 验证器的依赖。在pom.xml
中添加:
networknt/json-schema-validator 是一个轻量级、高性能的 JSON Schema 验证器,专门为 Java 应用程序设计 这个依赖对于我们验证 AI 的输出特别有用,因为它:
- 支持复杂的嵌套 JSON 结构验证
- 提供清晰的错误信息,便于调试
- 性能优秀,适合处理大量的验证请求
- 可以缓存 Schema 定义,提高验证效率
AI 结构化输出
AI 提供了 Function Calling 功能,允许我们定义期望的输出格式。通过指定 JSON Schema,我们可以让模型生成符合特定结构的输出。
定义输出 Schema
以下是一个用于生成产品评论的 Schema 示例:
实现 AI 服务
创建一个服务类来处理 OpenAI API 调用和输出验证:
输出验证器
实现一个专门的验证器来处理 AI 生成的输出:
错误处理
添加专门的异常处理来处理 AI 输出验证错误:
总结
通过使用 JSON Schema 验证 AI 的输出,我们可以确保 AI 生成的内容符合预期的格式和质量要求。这不仅提高了 AI 推理的结果质量和应用的可靠性,还简化了后续的数据处理流程。以下是一些关键的实践建议:
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在 Prompt 中包含 JSON Schema
- 在提示词中直接包含 JSON Schema 的定义,可以显著提升模型输出符合预期格式的概率
- 建议使用简化版的 Schema 描述,避免过于复杂的验证规则影响模型理解
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结构化的提示模板
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输出质量优化
- 通过示例展示期望的输出格式
- 明确指出必填字段和数据类型要求
- 在提示词中强调需要严格遵循 JSON 格式规范
这种方法不仅能提高首次生成的准确率,还能减少重试和错误处理的成本,是构建稳定可靠的 AI 应用的重要实践。