用LLMs（Large Language Models）生成结构化输出的方法多种多样。在计算机科学领域，LLMs已经成为一种非常强大的工具，可以用于生成各种形式的文本。本文将介绍一些通过LLMs获得结构化输出的方法。
首先，一种常见的方法是使用LLMs生成自然语言代码。通过训练LLMs学习程序代码的语法和结构，可以使其生成符合特定编程语言规范的代码片段。这种方法可以加快软件开发流程，提高代码的质量和稳定性。
其次，LLMs还可以用于生成结构化数据。通过给定一组文本输入，LLMs可以从中提取出有用的结构化信息，比如实体关系、属性和价值等。这种方法可以帮助企业快速整理和分析大量的无结构化数据，从而发现有价值的信息和洞察。
最后，LLMs还可以用于生成自然语言理解（NLU）系统的训练数据。通过训练LLMs生成模拟用户输入的文本，可以为NLU系统提供大量的训练数据，从而提高其性能和准确性。这种方法可以加速自然语言处理技术的发展，推动人工智能领域的进步。
总之，LLMs可以帮助我们从各种文本数据中获取结构化输出，为软件开发、数据分析和自然语言处理等领域提供强大的支持。通过不断探索和创新，我们可以充分发挥LLMs的潜力，实现更多更广泛的应用。【来源：https://www.boundaryml.com/blog/structured-output-from-llms】.
了解更多有趣的事情：https://blog.ds3783.com/