启用deepseek的json模式需通过api参数设置response_format为{"type": "json_object"}，并在system消息中声明纯json输出要求，user消息提供json schema；若api不支持，则强化system指令并做客户端截断；辅以后处理校验修复及schema模板约束确保格式合规。
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如果您在使用DeepSeek模型时需要确保输出严格遵循JSON格式，以满足程序化解析或API集成的需求，则需启用其JSON模式。以下是实现该目标的具体操作方法：
一、通过API参数启用JSON模式
DeepSeek的JSON模式依赖于请求中显式指定响应格式约束，核心是设置system提示与response_format参数协同作用。该方式适用于调用官方支持的API接口（如/v1/chat/completions），确保模型在生成阶段即受结构化规则约束。
1、在请求体中添加response_format字段，并将其值设为{"type": "json_object"}。
2、在system消息中明确声明输出必须为合法JSON，且不得包含任何额外说明、前导/尾随文本或Markdown代码块包裹。
3、在user消息中提供清晰的JSON Schema要求，例如指定字段名、类型、是否必填及嵌套结构。
4、发送POST请求至API端点，接收响应后直接解析JSON主体，无需额外清洗。
二、使用system角色强制结构化输出
当API不支持response_format参数时，可通过强化system指令引导模型稳定输出纯JSON。该方法基于模型对系统级指令的高优先级响应机制，规避自由文本干扰。
1、将system消息设置为：你是一个严格的JSON生成器。只输出标准JSON对象，不加解释、不加代码块、不加任何其他字符。字段必须完全匹配用户指定的schema。
2、在user消息中使用自然语言描述所需JSON结构，例如：“请返回一个包含name（字符串）、age（整数）、is_student（布尔值）的JSON对象。”
3、检查返回内容是否以{开头、以}结尾，且中间无换行符外的不可见字符。
4、若出现非JSON前缀（如“当然可以：”），则在客户端做前置字符串截断，定位第一个{并提取后续合法JSON子串。
三、后处理校验与修复机制
为应对模型偶发的格式漂移，需在应用层引入轻量级校验逻辑。该步骤不改变模型输出，而是保障最终交付数据符合RFC 8259标准，适用于对稳定性要求极高的生产环境。
1、接收到响应后，使用JSON解析器（如Python的json.loads()）尝试直接加载原始字符串。
2、捕获JSONDecodeError异常时，检测错误位置附近的字符，判断是否为单引号替代双引号、尾部逗号、注释残留等常见问题。
3、对已知可修复错误类型执行正则替换，例如将'key': 'value'统一替换为"key": "value"，但仅限于未嵌套引号内的单引号。
4、再次尝试解析修正后的字符串，成功则返回；失败则标记为格式异常，触发重试或降级逻辑。
四、使用Schema约束模板预定义输出结构
通过在prompt中嵌入JSON Schema片段，可显著提升模型对字段完整性与类型一致性的遵守程度。该方法利用模型对结构化描述的理解能力，减少自由发挥空间。
1、在system或user消息中插入如下格式的Schema声明：{"type":"object","properties":{"id":{"type":"string"},"score":{"type":"number","minimum":0,"maximum":100}},"required":["id","score"]}
2、要求模型严格按此Schema生成实例，不得增删字段、不得更改类型、不得忽略required项。
3、在客户端对接收结果执行JSON Schema验证（如使用jsonschema.validate()），确保语义合规性与语法合法性双重达标。
4、若验证失败，记录具体违反条款（如score超出范围），用于反馈优化prompt设计。
