Salida estructurada
Garantizar que la respuesta de un LLM sigue un formato exacto (normalmente JSON según un schema) restringiendo qué tokens puede generar — en lugar de esperar y analizar el resultado después. Convierte "pedir JSON amablemente" en una garantía dura.
Mecánica ("decodificación restringida"): en cada paso de generación solo se permiten los tokens que pueden llevar a una salida válida según un schema o gramática (JSON Schema, una expresión regular, una CFG). El modelo entonces NO PUEDE producir JSON inválido — el formato queda garantizado. Implementaciones: Structured Outputs / "modo JSON" de OpenAI, la gramática GBNF de llama.cpp, Outlines, y las APIs de function calling. Ventaja: sin parsing frágil ni bucles de reintento, integración fiable con código, pipelines más seguras. Compromiso: requiere soporte en el motor de inferencia, y una gramática demasiado rígida a veces fuerza respuestas poco naturales. La solución moderna y robusta al problema que antes gestionaba el análisis manual de la salida. Muy ligado al function calling. Relacionado con el análisis de la salida y function calling.