使用 Microsoft Agent Framework 实现结构化数据输出
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内容提要
结构化输出使AI模型返回预定义的数据结构，便于程序处理。通过Microsoft Agents框架，开发者可配置ChatClientAgent，实现强类型结构化数据输出，支持流式响应，提升用户体验。此方法适用于用户信息和订单信息提取，简化数据处理流程。
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关键要点
- 结构化输出使AI模型返回预定义的数据结构，便于程序处理。
- 传统聊天式AI返回自然语言文本，不利于程序处理。
- 结构化输出示例：{ 'name': '桂兵兵', 'age': 39, 'occupation': '软件工程师' }。
- 使用Microsoft Agents框架配置ChatClientAgent，实现强类型结构化数据输出。
- 结构化输出的好处包括可编程、可验证和可组合。
- 配置Azure OpenAI客户端并创建ChatClientAgent是后续操作的基础。
- 定义结构化输出类型PersonInfo，包含姓名、年龄和职业。
- 使用RunAsync方法获取结构化输出，简化信息提取过程。
- 支持流式输出以提升用户体验，使用RunStreamingAsync方法。
- 两种方式对比：RunAsync适合非流式场景，ResponseFormat适合实时性要求高的应用。
- 实际业务中可构建AI数据接口，如用户信息提取和订单信息抽取。
- 通过Microsoft Agents框架和Azure OpenAI，简化数据处理流程，提升业务效率。
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延伸问答
什么是结构化输出，它有什么好处？
结构化输出是让AI模型按照预定义的数据结构返回结果，便于程序处理。它的好处包括可编程、可验证和可组合。
如何使用Microsoft Agents框架配置ChatClientAgent？
通过配置Azure OpenAI客户端，创建ChatClientAgent并定义输出类型，例如PersonInfo，来实现结构化数据输出。
RunAsync和RunStreamingAsync有什么区别？
RunAsync适合非流式场景，获取完整结果；而RunStreamingAsync支持流式输出，适合实时性要求高的应用。
如何定义结构化输出类型PersonInfo？
通过定义一个包含姓名、年龄和职业属性的类，并使用JsonPropertyName特性来对应JSON字段名。
结构化输出在实际业务中有哪些应用场景？
可以用于用户信息提取、订单信息抽取、文本分析和决策辅助等场景，简化数据处理流程。
如何通过Microsoft Agents框架提升用户体验？
通过支持流式输出，用户可以更快看到回复的第一部分，边接收边处理，提升响应体验。
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