AI生成JSON校验：结构正确还要检查字段的业务含义
模型返回合法 JSON 不等于数据可直接使用。本文说明必填字段、长度、链接以及结果存档的检查顺序。
写作模型返回了 JSON，看起来每个括号都匹配，却仍可能把摘要放进正文、漏掉关键词或填入无效网址。格式校验只能回答“能否解析”，业务校验还要回答“是否可用”。
先做结构检查
明确必填字段、类型与长度，例如标题和正文应为字符串、来源应为列表。Ollama 支持用 JSON Schema 约束部分结构，但最终结果仍要解析并检查。解析失败时保留错误类型与任务编号，不要把原始碎片直接拼成文章。
再核对业务规则
检查标题与主关键词关系、正文段落是否完整、来源链接是否属于允许的地址集合。模型声称来源支持某结论时，还要回到资料核对；字段存在并不证明事实正确。内部调试字段不应进入读者正文。
安全重试并验收
把生成结果先存成候选稿，验证通过后再进入审核与发布。失败时根据具体原因选择修订，不要在生产库反复创建新文章。测试缺字段、空值、非法链接及多余内容，确认错误能够被解释和追踪。
重复运行同一任务时沿用稳定任务编号，避免重试生成多条相同记录。重要信息不应依赖提示词单独保护，应由服务端进行权限、格式和业务约束。
参考资料
资料核对日期：2026年10月28日。
本文新增价值
针对AI生成JSON校验整理常见误区、操作顺序和验证方法，区分官方资料说明与面向实际问题的维护建议。
针对AI生成JSON校验整理常见误区、操作顺序和验证方法，区分官方资料说明与面向实际问题的维护建议。