🎯 情报来源：Artificial Intelligence
亚马逊AI团队近日发布Nova基础模型的约束解码技术（Constrained Decoding），通过语法约束机制显著提升结构化数据输出的可靠性。该技术可将工具调用错误率降低95%以上，使Nova Lite等轻量级模型也能处理复杂JSON schema。目前该功能已集成至Amazon Bedrock控制台，支持发票信息提取、食谱结构化等机器间通信场景。
技术原理上，约束解码通过动态生成语法规则，限制模型在每个输出步骤的token选择范围。例如在闭合JSON对象时，模型仅能选择”}”标记。相比传统提示词工程，该方法直接干预解码过程，强制确保键名有效性和数据类型准确性，特别适用于包含200+字段的复杂schema处理。
💡 核心要点
- 错误率下降95%：约束解码使工具调用错误率从行业平均5-10%降至0.5%以下
- 轻量模型新能力：Nova Lite可处理传统需要大模型支持的复杂JSON schema
- 动态语法生成：基于开发者定义的schema实时生成约束语法规则
- 双模式支持：同时兼容系统提示词修改和工具调用两种结构化输出方案
- 产品矩阵适配：图像类复杂schema推荐使用Nova Pro/Premier型号
📌 情报分析
技术价值：高
约束解码从算法层面解决LLM输出不可控问题，相比提示词工程具有确定性优势。实测显示其处理嵌套结构的准确率提升3倍。
商业价值：极高
直接对应企业级AI应用的刚需——据AWS客户调研，68%的RPA流程因非结构化输出失败。该技术可显著降低企业AI系统集成成本。
趋势预测：高
Gartner预测到2026年，80%的AI输出将需要结构化处理。亚马逊此次技术迭代为即将爆发的M2M通信市场奠定基础设施。