在大型语言模型的技术架构中，采样与结构化输出是决定模型生成质量与可控性的两大核心技术。采样指模型根据概率分布从词汇表中选择下一个标记的过程，直接影响了文本生成的多样性和创造性。而结构化输出技术则赋予模型将非结构化数据转化为规整格式（如JSON、XML）的能力，是实现AI与外部系统无缝对接的关键。最新研究表明，LLMs对系统提示词、模板设计、结构化输出规范及采样参数的微小变化都表现出高度敏感性，这种敏感性既是模型优化的重要杠杆，也是实际应用中的主要挑战。技术团队需要精细调整温度参数、top-k采样等机制，在保持生成内容相关性的同时避免模式崩溃。随着企业级应用对输出可靠性和结构化程度要求的提升，这两项技术的协同优化将成为推动LLMs从对话工具向产业级解决方案演进的核心驱动力。