02｜把一句话整理成三个明确的字段

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用户说“查一下 B1001 发货没有”，人能找到订单号，接口节点却需要一个明确的 order_id。这一节让模型提取意图、订单号和摘要，返回固定结构的对象。

你会配置 JSON Schema，绑定 structured_output，再用有订单号和无订单号的输入做对照。结构稳定以后，后续节点才知道到哪里取值。

先分清文字、记录和列表

变量可以理解为带标签的数据格子。名字告诉你格子里装什么，类型告诉后面的节点应该怎样使用它。同样看见“订单信息”，里面可能是一段文字，也可能是一条能逐字段读取的记录。

类型	一个实际值	后面可以怎样用
String	"订单 B1001"	当作一句话展示，或继续提取字段
Object	{"order_id":"B1001","status":"shipped"}	分别读取订单号与状态
Array	["什么时候发货？","怎么开发票？"]	用迭代节点逐条处理

对象像一张表格中的一行，数组像一叠同类卡片。"[{\"id\":1}]" 虽然看起来像列表，外层引号仍说明它是一段字符串；需要解析后才能按数组操作。这一节要让模型直接按约定输出字段，减少下游“看起来能读，实际取不到”的问题。

另一个常见混淆是变量名与变量路径。代码节点里你可以把输入命名为 result，但它的值仍需从上游节点的某个输出绑定过来。写好名字只是在贴标签，选择来源才是把数据装进去。

1. 建立字段提取流程

复制自己的模型应用，命名 Bread-02-字段提取。保留必填输入 query，把 LLM 改名为“提取字段”，选择支持当前结构化输出方式的模型。

System 改成：

识别用户主要意图、订单号和一句话摘要。
intent 只能是 policy（规则咨询）、order（订单查询）、ticket（人工工单）、other（其他）。
order_id 只提取用户明确给出的订单号；没有时返回空字符串，不猜测。
summary 保留用户原意，不补充用户没说的事实。

User 继续通过选择器绑定 输入 → query。先别运行，还需要定义返回结构。

结构化输出就像把留言抄进固定表格

收到“帮我查 B1001，想知道发货没有”，人工客服会把主要意图记成订单查询，把订单号写进订单号栏，再留一句摘要。程序做结构化提取，也是把自由表达放进约定的格子。

如果模型每次自由回复，一次说“订单为 B1001”，一次说“您提供的单号是 B1001”，后面的代码就要处理许多不同句式。字段稳定以后，后续只读取 order_id，不需要反复猜整句话。

但表格填得整齐，不意味着填的内容一定正确。把 B1001 抄成 B1007，同样可以是合法字符串。结构化输出解决的是接口形状，内容正确性还要通过样例、规则与业务数据检查。