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一、前言

   在人工智能技术迅猛发展的今天，高效推理框架与强大语言模型的结合正不断突破应用边界。vLLM作为新一代高性能推理引擎，凭借其创新的PagedAttention技术和内存优化能力，为大规模语言模型部署提供了全新可能。

    本文将聚焦vLLM框架与QWen3-8B这一国产开源大模型的深度集成，探索如何通过精心设计的提示词工程和输出控制，实现稳定可靠的结构化JSON输出。这种技术组合不仅显著提升了模型推理效率，更通过标准化数据格式打通了与大语言模型应用生态的关键接口，为智能客服、数据分析等场景提供了端到端的解决方案。我们将从实践角度剖析这一技术融合的实现路径与优化策略。

    

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