原创专题
Ollama 结构化输出：用 format 传 JSON Schema，再校验返回值
给 /api/chat 的 format 传入 JSON Schema，并在客户端解析、校验 message.content，写入下游之前先拦住格式和字段错误。
让本地模型输出 JSON，难点是下游能不能放心使用。本文目标是从一段合成故障说明里取出 title、severity 和 steps 三个字段，并在写入任何系统前完成校验。前提是本机已有可用于 /api/chat 的模型，且 Ollama 在本地运行；官方页注明 Ollama 云端目前不支持结构化输出。这里只依据官方页写出请求并离线校验样例回复，没有启动 Ollama，也没有调用任何模型。
操作与验收顺序
写契约
先定字段、类型和必填项，再生成 JSON Schema。[1]
构造请求
format 放 Schema，stream 设为 false。[1]
解析并校验
先解析 message.content，再用 Schema 校验，失败就不写入。[1]
先写 Schema 和必填字段
原创练习的输出是一条故障记录：title 为字符串，severity 只能是 low、medium、high，steps 是字符串数组，三项都必填。官方页的做法是把 JSON Schema 传给 format 字段，并建议同时把这份 Schema 以字符串形式放进提示词，帮助模型对齐。Python 可以用 Pydantic 的 model_json_schema()，JavaScript 可以用 Zod 的 z.toJSONSchema()，同一份定义既生成 Schema，也用于之后的校验。[1]
构造 /api/chat 请求
请求体含 model、messages、stream 和 format 四项：stream 设为 false，format 放上面的 Schema 对象。官方页的 curl 示例就是这个形态，模型名用的是 gpt-oss；你本机是否有该模型没有核实，请换成已下载的模型。官方页还建议把 temperature 设为 0 以获得更确定的结果，但只在 Python 示例里用 options 演示，REST 请求体里怎么放，本页没写，去 API 参考页确认后再加。format 写成字符串 json 时没有字段定义，字段要靠你自己校验。[1]
message.content 是字符串：先解析再校验
官方页的 Python 与 JavaScript 示例都是先取 message.content，再用 model_validate_json 或 Zod 的 parse 解析，写法表明 JSON 在字符串里，需要自己解析。离线用 Ajv 做了 8 项合成回复检查：合规回复通过；缺少 steps、severity 为 urgent、steps 里混入数字都被拒绝；被截断的 JSON 和包在代码围栏里的 JSON 在解析阶段就失败。示例 Schema 没写 additionalProperties: false，多出的 note 字段照样通过；下游要求严格时，在客户端 Schema 里自己加这一条。[1]
失败处理与检查范围
解析失败、校验失败或必填字段缺失时，不要写入下游，也不要在原响应上手工补字段；记录原始响应后重试或交给人工。本文练习的 Schema 用了 enum，官方页的示例用的是 Pydantic 的 Literal 字段，服务端是否严格按 enum 约束输出没有验证，所以客户端校验不能省。离线只检查了 curl 脚本的 bash 语法、请求体 JSON 与样例回复；没有运行 Ollama，也不能说明任何模型的抽取准确率。[1]
本文来源
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Ollama
用于在本地或云端运行开放模型并构建 AI 应用的工具，官网提供模型与文档入口。