AI把采购要求整理成系统能读的字段，所有必填项都在，数字也都是数字，这只能说明一部分工作完成了。数量写的是件还是箱，价格按单件还是整包计算，币种来自买家原话还是模型猜测，仍需要另查。机器能顺利接收一个结果，并不表示业务应该采用它。

AWS在10月20日宣布，Amazon Bedrock为Claude模型在两类端点提供结构化输出支持，可以按定义的结构返回JSON。对集成团队，这能减少格式不一致造成的接入麻烦。但它的对象是输出结构，不能据此推导为模型已经验证了客户资料的真实含义。

格式检查不会替你辨认一箱有几件

一个数量字段只接受整数，可以拦住明显不符合类型的文字，却无法判断原文中的数字属于箱数、件数还是型号。若另一个字段叫单位，模型也可能把每个字段分别填得像样，组合起来仍然不成立。业务问题不是只有缺字段一种失败。

因此，应先明确每个字段表达的对象。订购数量、包装内数量和最低采购门槛不能共用一个未定义的quantity。名称写得短，不代表系统含义更清楚；同一段买家需求里出现多个数字时，系统必须知道哪一个与哪一个单位配对。

币种和价格也一样。买家只问价格，原文没有指定币种，结构里若强制要求一个币种值，模型就可能给出没有依据的答案。应允许保留待确认，而不是用默认值伪装成客户选择。默认设置若为内部计算所需，也要与买家明确提供的信息区分，不能无声变成报价条件。

把三类检查分开安排

第一类是表示是否可读：字段存在、类型正确、格式能被下游接收。第二类是每个取值有没有出处：数字、名称、单位来自原文哪一处，是否经过换算。第三类是这些取值放在一起是否成立：总价与数量、单位价格及附加项有没有使用同一口径。三类检查可能由不同程序或人员承担，但不能因为第一类通过就省略后两类。

若有换算，应保留转换关系。把箱换成件，必须有适用于该商品的装箱数量；不能沿用上一款产品的包装习惯。发现总数对不上时，先查对象和单位，再查算术，不要为了让结果相等自动改掉买家原文。

业务校验也不是让AI重新说一次“请仔细检查”。更有用的是准备几类容易混淆的输入：同文出现多个数量、价格未注明币种、单位价格与整包价格并列、某个值明确表示待确认。看系统能否留下缺项并指出依据，比只看它能否产生完整JSON更接近实际任务。

对于价格计算器，算例还能帮助界定阶梯和费用单位；但即使计算全部正确，输出也不能自动成为对外正式报价。客户条件、公司批准和发送动作仍是另一阶段，结构化输出没有扩大这些权限。

中国外贸团队可以优先把这项能力用在内部整理：先让系统稳定接收资料，再把有依据的字段和待确认项交给销售。只有在输入范围、单位定义和异常处理都明确后，才考虑减少相应人工检查。减少的是已经被验证可替代的工作，不是把所有检查统一删掉。

下一次验收抽取工具，不妨拿一份格式完美但单位错配的结果。系统如果仍直接放行，就说明它解决了“怎么写进系统”，还没有解决“写进去的是什么”。

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