网络可靠性
从任何提示中提取干净数据
定义模式并获得具有 100% 类型安全的 JSON 响应。停止解析字符串并开始使用结构化数据。.
类型化 JSON 输出 模式验证 自动重试 多供应商支持
可视化
提取流程
我们如何将非结构化提示转化为经过验证的类型化对象。.
01
输入提示
非结构化文本或数据流
03
类型安全响应
最终验证的 JSON 对象
02
模式强制执行
JSON 模式验证输出
04
决策点
有效 → 返回结构化 JSON
无效 → 重试或拒绝
05
跟踪 + 可重播
完整请求已记录以供调试
Schema
structure: "product_card"
schema:
type: object
required: ["title", "price", "bullets"]
properties:
title: { type: "string" }
price: { type: "number" }
bullets: { type: "array", items: { type: "string" } }
on_invalid: "reject"
1
Define once
存储模式并在工作流和提供商之间重用它们。.
2
验证输出
根据您的模式检查响应；无效的有效负载会重试或拒绝。.
3
记录已交付内容
请求日志包含最终结构化主体，用于审计和重放。.
验证
100% JSON
每次都保证遵守模式。.
类型
Native
对象、列表、枚举和嵌套数据。.
故障转移
感知模式
如果解析失败，自动重试。.
滚动生命周期
01 · 定义
为您应用消耗的输出创建 JSON 模式。.
02 · 强制执行
验证响应；在出现偏移时重试或拒绝。.
03 · 交付
向下游系统返回可预测的对象。.
04 · 审计
记录最终的有效负载以追踪已交付的内容。.
使用场景
- ● 必须保持一致的产品目录、定价卡或摘要。.
- ● 下游解析器和渲染器的护栏。.
- ● 输出需要审计追踪的治理。.
独特之处
- ● 与您的工作流绑定的模式验证。.
- ● 与流式传输和故障转移集成。.
- ● 最终有效负载在请求日志中可见。.
程序化访问
将结构化输出附加到工作流或内联传递
POST https://api.modelriver.com/v1/ai Authorization: Bearer mr_live_your_key { "workflow": "product-extractor", "messages": [...] } // Response returns validated structured data: { "data": { "name": "Widget Pro", "price": 49.99, "category": "Electronics" }, "meta": { "structured_output": true } }
在控制台中定义 JSON 模式并将其附加到工作流。响应将自动验证。.
结构化数据，结构化增长
原生支持跨所有提供商的 Zod、JSON 模式和类型化输出。无需编写解析代码。.