openai-structured-outputs-samples
openai-structured-outputs-samples 是一套由 OpenAI 官方提供的开源示例应用集合，专为开发者设计，用于快速掌握 Structured Outputs 功能。这项技术能让大模型的回复严格遵循预设的 JSON 结构，有效解决了传统模式下模型输出随机性强、难以被程序可靠解析的痛点。
通过这套资源，开发者可以直观地看到如何将不可预测的文本生成转化为确定性的工作流程。仓库内包含了三个典型场景的应用：简历信息提取、动态生成用户界面（Generative UI）以及结合多轮对话与工具调用的智能助手。所有示例均基于 NextJS 构建，代码清晰易懂。
无论是希望快速验证创意原型，还是寻找生产级项目的启动模板，openai-structured-outputs-samples 都能提供实用的参考。项目采用 MIT 协议开源，允许自由修改和集成到个人项目中。对于正在探索 OpenAI API 新特性并追求应用稳定性的前端或全栈开发者来说，这是一个非常友好的入门指南。
使用场景
某电商公司技术团队正在构建智能客服系统，需要自动从用户反馈中提取订单号、问题类型和紧急程度并录入工单系统。
没有 openai-structured-outputs-samples 时
- 大模型回复格式不稳定，偶尔返回纯文本或多余解释导致解析失败
- 需要编写大量正则表达式清洗数据，代码维护成本极高
- 遇到缺失关键字段时程序容易崩溃，严重影响生产环境稳定性
- 不同对话轮次间数据结构难以保持一致，后续集成工作繁琐
使用 openai-structured-outputs-samples 后
- openai-structured-outputs-samples 强制模型响应严格符合预定义的 JSON Schema 结构
- 提取的数据可直接对接后端数据库，完全省去了额外的清洗逻辑
- 即使模型未识别到具体信息也能按 Schema 返回默认空值，彻底避免运行时报错
- 基于仓库中的示例代码快速搭建多轮对话与工具调用流程，大幅缩短开发周期
通过强制输出规范，显著提升了应用的数据处理可靠性与开发效率。
运行环境要求
- 未说明
无需本地 GPU (依赖 OpenAI 云端 API)
未说明
快速开始
Structured Outputs（结构化输出）示例应用
Structured Outputs（结构化输出）是 OpenAI API 的一项功能，它确保响应和工具调用符合定义的 JSON 模式 (JSON schema)。 这使得使用我们的模型构建更加可靠，弥合了不可预测的模型输出与确定性工作流之间的差距。
此仓库包含一系列展示 Structured Outputs 用法的示例应用。
每个应用都展示了利用此功能构建 NextJS 应用的实用方法。
目录
如何使用
设置 OpenAI API：
克隆仓库：
git clone https://github.com/openai/structured-outputs-samples.git尝试一个示例应用：
- 导航到您想尝试的示例应用 (
cd /<app_folder>) - 参考该应用的 README 在本地运行它。
- 导航到您想尝试的示例应用 (
打造你自己的版本
探索代码，更新它，并在你自己的项目中使用它或作为起点！
示例应用
此仓库中有三个示例应用：
简历提取
这是一个简单的示例，展示如何在模型响应中使用 Structured Outputs 以结构化格式显示信息。
生成式 UI
此应用专注于使用 Structured Outputs 即时生成 UI 组件。
对话助手
这是一个更复杂的示例，结合了多轮对话、工具调用和生成式 UI。 您可以以此作为起点，构建具有可靠工作流的助手。
资源
要了解更多信息关于 Structured Outputs，请参阅 Structured Outputs 文档。
要了解有关 Function Calling（函数调用）的信息，请参阅 Function Calling 文档。
尝试 Structured Outputs 入门 Cookbook，进行动手实践并在 Python 中运行代码片段。
贡献
欢迎提交问题或提交 PR（拉取请求）以改进此应用，但请注意，我们可能不会审查所有建议。
许可
本项目采用 MIT 许可证。详细信息请参阅 LICENSE 文件。
常见问题
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