json_schema 校验全过 业务字段却为空 白名单该加在哪

这类问题我又碰上了一次。用 response_format 的 json_schema 加 strict true 抽取合同要素，schema 里字段全部 required。接口返回 200 且结构校验通过，但下游收到的 amount 是空字符串，当事人姓名偶尔是字符串 null。环境是 Python 3.11 加 openai 1.50，schema 里 amount 只写了 type 为 string。

第一反应是「业务侧的 pydantic 模型没设最小长度和取值约束」，验证下来不成立。

把日志和配置对完，能解释这个现象的基本就这几处。schema 只约束类型不约束内容，空字符串也算合法 string；模型对缺失值填了 null 字面量而不是真正的空值；抽取 prompt 没给出缺失时应该填什么。

给 schema 补上最小长度和枚举约束

python -c "import json;s=json.load(open('schema.json'));s['properties']['amount']['minLength']=1;print(json.dumps(s,ensure_ascii=False))"

业务侧再用 pydantic 严格模式解析一次

python -c "from pydantic import BaseModel,Field;print('strict model ready')"

接着对空值样本单独回放定位触发条件

python replay.py --input fails.jsonl --schema schema.json --out report.csv

等前面都确认过，再把缺失约定写进 prompt 后重跑同一批

python batch_extract.py --input contracts.csv --prompt extract_v3.txt

怎么算真的好了，看的是同一批现象。回放那 200 条样本，amount 为空的比例从 11% 降到 0，校验失败会抛出明确字段名而不是静默入库。

提醒一点。strict 只保证结构合法，语义合法要靠业务校验兜底；空字符串和字面量 null 最容易被直接写进数据库。报错文案容易误导，真正的原因往往在相邻那一层的日志里。