改进ollama结构化输出；2.ollama框架原生接口与openAI SDK的概括;type[BaseModel]与BaseModel；ollama强束缚结构化输出与OpenAI的结构化输出；type[BaseModel]与BaseModel

1.改进ollama结构化输出

✅Ollama 现在支持结构化输出
可以将模型的输出限制为 JSON 模式定义的特定格式。
Ollama 的 Python 和 JavaScript 库已更新，以支持结构化输出。
结构化输出的应用场景包括：
从文档中解析数据
从图像中提取数据
构建所有语言模型响应
比 JSON 模式更可靠、更一致

2.ollama框架原生接口与openAI SDK的概括
SDK（Software Development Kit）= 官方或社区提供的一套“现成工具 + 规范封装”
“把大模型跑起来，并通过 HTTP/API 提供服务”的工具，ollama就属于其中一种框架；
OpenAI 兼容性 = 行业事实标准
当ollama后端调用现在的写法是requests.post(...)
✅ ollama自身调用模型写的API
同样的调用Ollama 原生接口与OpenAI SDK的两种不同写法：

如果你不用 OpenAI SDK，而用 Ollama 原生接口，其实等价于：
POST /api/chat
例如（示意）：
{
"model": "qwen2.5vl:7b",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "..." }
],
"stream": false
}

✅ 用OpenAI标准写的模型调用API

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8001/v1",
    api_key="ollama"
)

resp = client.chat.completions.create(...)

参考文档：
https://docs.ollama.com/capabilities/thinking#python

3.ollama强束缚结构化输出与OpenAI的结构化输出
（1）ollama强束缚，对提示词有要求，不然会卡死，在模型层面对输出做要求。
（2）为什么 OpenAI 的 Structured Outputs 不会这样？
这是非常关键的区别 👇
OpenAI Structured Outputs（Responses API），不是靠模型“硬想JSON”，是先生成结构化token，再在系统层保证合法性

4.type[BaseModel]与BaseModel
BaseModel 表示“一个对象（实例）”
Type[BaseModel] 表示“一个类（模型本身），是一个类引用，并不会实例化”