如何在n8n中通过OpenAI获取带自定义提取字段的结构化JSON输出？

一、核心Prompt编写要点 #

Prompt必须明确任务规则、输出结构和异常处理逻辑，示例如下：

你需要从用户的消息中提取姓名（Name）、城市（City）信息，严格按照以下固定JSON格式返回结果：
{
  "output": "给用户的回复语：信息不全时询问缺失字段，信息齐全时返回确认语",
  "custom_fields_values": [
    {
      "field_name": "City",
      "values": [{ "value": "提取到的城市，无则为空字符串" }]
    },
    {
      "field_name": "Name",
      "values": [{ "value": "提取到的姓名，无则为空字符串" }]
    }
  ]
}
强制规则：
1. 必须严格遵循上述JSON结构，不得修改字段名、层级或格式
2. 只返回JSON内容，禁止添加任何解释、说明、注释或额外文本
3. 若用户消息中无对应信息，将该字段的value设为""，同时在output中询问用户补充该信息
4. 若所有信息已提取完整，output返回确认类语句，例如"已记录你的信息：姓名XX，城市XX"

可补充1-2个具体示例帮助模型理解场景：

示例1（信息齐全）：
用户消息：我叫Ana，来自Curitiba
返回：
{
"output": "已记录你的信息：姓名Ana，城市Curitiba",
"custom_fields_values": [
{
"field_name": "City",
"values": [{ "value": "Curitiba" }]
},
{
"field_name": "Name",
"values": [{ "value": "Ana" }]
}
]
}
示例2（缺失城市）：
用户消息：我叫Ana
返回：
{
"output": "请问你来自哪个城市？",
"custom_fields_values": [
{
"field_name": "City",
"values": [{ "value": "" }]
},
{
"field_name": "Name",
"values": [{ "value": "Ana" }]
}
]
}

二、n8n中OpenAI节点配置步骤 #

1. 模型选择：优先选用gpt-3.5-turbo-1106或gpt-4-1106-preview，这类版本原生支持JSON模式，结构化输出稳定性更高
2. Prompt配置：
   • 选择「Custom Prompt」类型
   • 将编写好的Prompt粘贴到输入框，同时通过变量引入客户消息，例如{{$json["customer_message"]}}（替换为你实际的消息字段路径）
3. 开启JSON强制模式：
   • 在节点的「Advanced Options」中，找到「JSON Mode」并勾选，强制模型仅输出合法JSON
4. 调整温度参数：将「Temperature」设为0或0.1，彻底降低输出随机性，保证格式一致性
5. 响应解析：在OpenAI节点后添加「JSON Parse」节点，将模型返回的文本解析为JSON对象，方便后续流程调用

三、保证输出可靠的关键技巧 #

• 使用JSON模式：依赖模型原生的JSON输出约束，避免模型生成多余内容
• 函数调用增强（可选）：若使用支持函数调用的模型，可定义提取信息的函数结构，让模型严格按照参数格式返回，示例函数定义：

  {
    "name": "extract_customer_info",
    "description": "提取用户消息中的姓名和城市信息",
    "parameters": {
      "type": "object",
      "properties": {
        "output": {
          "type": "string",
          "description": "给用户的回复语"
        },
        "custom_fields_values": {
          "type": "array",
          "items": {
            "type": "object",
            "properties": {
              "field_name": {
                "type": "string",
                "enum": ["City", "Name"]
              },
              "values": {
                "type": "array",
                "items": {
                  "type": "object",
                  "properties": {
                    "value": {
                      "type": "string"
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      },
      "required": ["output", "custom_fields_values"]
    }
  }
  

  在n8n节点中开启「Function Calling」并导入上述结构，模型会严格按照参数返回JSON
• 输出校验：在「JSON Parse」节点后添加错误处理逻辑，若解析失败（如模型输出非JSON内容），触发重试或抛出告警
• 重复强调规则：在Prompt中多次明确要求仅返回JSON，禁止任何额外内容，强化模型的输出约束

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Marcus Vinícius Afixar