一、 前言
在前幾天，AI 助教已經能產出條理清晰的文字回應。但在開發真正的 Web 應用程式（例如 Vue / React / Flutter）時，如果是自由格式的 Markdown 或純文字，前端會非常難解析與渲染成美麗的互動介面
今天，我們將導入 Pydantic 與 Gemini SDK 的 response_schema，強制要求 AI 助教依據講義內容，直接輸出結構完美的 JSON 資料結構。
二、 核心技術介紹

1. Pydantic 模型定義：使用 Python 的 BaseModel 定義測驗題目（題目、選項、正確答案、解析）的資料格式。
2. response_mime_type="application/json"：指定模型回傳 JSON 格式。
3. response_schema：將 Pydantic 定義的 Schema 傳給 Gemini，確保模型 100% 遵守格式，絕不脫軌。
   三、 程式碼
   
   四、 成果
   
   五、 結語
   今天我們透過 Pydantic 與 Gemini 的 response_schema，成功讓 AI 助教具備了「產出結構化資料」的強大能力，解決了傳統文字 AI 不易被程式再次利用的痛點！