Llama3-8b-instruct调用with_structured_output返回None，405b正常求建议

对比Llama3的8b与405b模型：8b通过Docker本地加载，405b为云端部署。在执行查询分解任务时，使用with_structured_output指定SubQuery结构，405b能正常生成符合要求的子问题列表，而本地部署的8b仅返回None。

相关代码示例：

from pydantic import BaseModel, Field
from typing import List

class SubQuery(BaseModel):
    """Given a user question, break it down into distinct sub questions that you need to answer in order to answer the original question."""

    sub_questions: List[str] = Field(description="The list of sub questions")


sub_question_generator = llm.with_structured_output(SubQuery)

调用示例：

• 使用405b时执行print(sub_question_generator.invoke(question))，返回：

sub_questions=['What is the goal of GIRFT Urology programme', 'What is TURBT', 'What is URS', 'What are the similarities between TURBT and URS', 'How are TURBT and URS procedures optimized by GIRFT Urology programme']

• 使用本地8b时仅返回None。

以下是针对性的解决建议：

• 检查本地模型的prompt格式：Llama3-Instruct有专属的prompt模板规范，with_structured_output依赖规范的prompt触发结构化输出逻辑，本地部署若未正确套用模板，模型可能无法识别结构化输出要求。
• 调整模型生成参数：适当提高temperature值（例如从0调整到0.1-0.3），避免因参数过于保守导致输出受限；同时增大max_tokens值，确保模型有足够空间生成完整的子问题列表。
• 确认模型版本：检查本地使用的Llama3-8b-Instruct是否为最新版本，旧版本可能存在与结构化输出工具的兼容性问题。
• 手动强化结构化提示：如果with_structured_output封装的提示不够明确，可在用户问题后直接追加明确格式要求，例如："请严格按照以下JSON格式返回结果：{"sub_questions": ["子问题1", "子问题2", ...]}"。
• 验证本地部署完整性：通过简单的非结构化查询（例如“解释什么是TURBT”）验证模型是否正常响应，排除模型加载截断、损坏等环境问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者texasdave