解读

面试官问“如何采用 Guided Decoding 强制输出符合 JSON Schema”，并不是想听“把 temperature 设成 0”这种一句话答案，而是想确认你能否在生产级中文场景里，把百亿模型“管得住、跑得稳、上线快”。
核心考点有三层：

1. 你知不知道大模型原生解码是逐 token 采样，一旦采错一个括号或中文冒号，下游就会解析失败；
2. 你能否在不重新训练的前提下，把 JSON Schema 直接“编译”成动态掩码，在每一步把非法 token 概率压到 0；
3. 你能否把这套方案封装成服务化组件，兼顾高并发、低延迟与可观测性，并满足国内对数据安全、算力自主的合规要求。

知识点

1. Guided Decoding（也叫 Constrained/Structure-Aware Decoding）：在 logits 进入 Softmax 前，根据 Schema 实时计算允许 token 的布尔掩码，非法位置直接赋 −∞。
2. JSON Schema 到有限状态自动机（FSM）：用 jsonschema-transpiler 或自研正则展开，把 Schema 转成带中文键名支持的确定性自动机，状态节点对应“当前应填 key、值类型、闭合括号”等。
3. 中文与 Unicode 处理：国内业务字段多为中文 key，需把字节级 BPE 切分映射回 Unicode 码点，防止出现 \uXXXX 逃逸导致掩码错位。
4. 高性能掩码计算：
   • 预生成静态词汇表掩码缓存（GPU Texture Memory），百万词表 < 50 ms；
   • 用CUDA kernel 或 TensorRT 插件把 FSM 跳转与掩码计算 fuse 到一次 kernel launch，延迟增加 < 5 %。
5. LLMOps 接入：
   • 把 Schema 作为模型版本伴生文件存入内部 Git，CI 自动编译成 FSM 二进制；
   • 推理侧通过Sidecar 容器挂载，支持热更新而无需重启推理服务；
   • 在Prometheus 中暴露 json_syntax_error_rate 指标，一旦 >0 立即回滚。
6. 国产算力适配：在华为昇腾或寒武纪芯片上，需把掩码算子注册到 CANN GraphEngine，并验证混合精度下 −∞ 不会变成 NaN。

答案

给出一个可直接落地的中文生产方案，按“离线编译—在线解码—服务封装”三段描述：

1. 离线编译
   a. 将产品给的 JSON Schema（含中文 key）通过自研schema2fsm工具展开成确定性 FSM，每个边标记允许生成的 Unicode 字符区间；
   b. 把模型词表（含多字中文 token）做一次反向索引：token → Unicode 字符串；
   c. 对 FSM 的每个状态与词表做笛卡尔积，预生成状态-词表掩码矩阵（bool 矩阵，大小=状态数×词表数），压缩成位图持久化到 .fsmbin 文件，< 20 MB。

2. 在线 Guided Decoding
   a. 推理框架以 vLLM 为例，在其 LogitsProcessor 阶段插入自定义 JSONFSMLogitsProcessor；
   b. 每步解码前，根据当前 FSM 状态 ID 把对应行掩码拷到 GPU，非法位置直接赋 −∞，合法 token 概率重新归一化；
   c. 生成下一个 token 后，用最长前缀匹配更新 FSM 状态；若遇到“结构结束”标记，自动回退到父状态，支持嵌套对象与数组；
   d. 遇到中文引号或全角冒号时，先归一化到半角再做状态跳转，保证前端解析一致性。

3. 服务封装与监控
   a. 把上述逻辑封装成 Python Wheel，对外暴露 generate_json(schema, prompt, max_tokens)，内部异步调用 vLLM 推理；
   b. 在KubeRay 集群里以 RayService 部署，支持 HPA 按 GPU 利用率 70 % 弹性伸缩；
   c. 通过阿里云 ARMS 接入 json_valid_rate、latency_p99 双指标，若 json_valid_rate < 99.9 % 自动触发金丝雀回滚；
   d. 为满足等保 2.0，日志脱敏后再入SLS，Schema 文件与模型权重一起走国密算法加密落盘。

该方案在百亿参数自研模型 + A100 40G 实测：首 token 延迟 180 ms，相比自由解码增加 8 %；在 200 QPS 压力下，JSON 零错误率持续 72 h，满足国内金融客户上线要求。

拓展思考

1. 动态 Schema 热插拔：如果业务需要“同一模型、多版本 Schema”并行，可把 FSM 做成共享内存队列，推理 Pod 启动时 mmap 映射，秒级切换而无需重启；同时用Schema UUID 写入日志，方便审计。
2. 与 Function Calling 结合：国内不少场景要求“先输出 JSON、再调本地函数”，可把函数签名也编译成 FSM，让模型一步生成带中文注释的 JSON 参数，减少两次交互延迟。
3. 国产大模型适配：当使用ChatGLM-3-6B或Baichuan2-13B时，发现其词表对中文标点切分不统一，需在掩码前加标点归一化层，否则易出现右引号被切成两个 token 导致状态机卡住；解决方法是把归一化字典也写进 FSM 边条件，做字符级回退。
4. 端侧轻量化：在车规级 Orin 芯片上，可把 FSM 掩码预编译成查找表 LUT，放到 L2 Cache，每步只做一次查表与位与，CPU 占用 < 5 %，实现离线语音助手“必须返回国标 JSON”的硬实时要求。