Sampling constraint（sampling 約束）的核心概念是「在模型選下一個 token 時，限制哪些 token 可以被選到」。模型 forward pass 產生每個 token 的 logit，sampling 約束在取樣前調整候選集合或機率，讓輸出符合格式、選項或安全邊界。

概念位置

Sampling 約束屬於推論階段，不修改模型權重，也不等於模型真的理解規則。常見控制手段有 temperature、top-p / top-k、logit bias、grammar mask、JSON mode 與 constrained decoding；其中 grammar mask 是 structured output 最關鍵的一類。

1prompt → model forward pass → logits
2  ↓
3sampling constraint：調整候選 token / logit / 機率
4  ↓
5sample next token → append → 下一輪

可觀察訊號與例子

看到「低 temperature 讓答案更穩」「top-p 過濾長尾 token」「logit bias 禁止某個 token」「grammar mask 只允許合法 JSON token」就是 sampling 約束。例子是 enum 分類：如果合法答案只有 billing、technical、other，推論伺服器可以在輸出欄位值的位置只允許這幾組 token 的路徑。

Sampling 約束的風險是把模型逼到錯誤但合法的輸出。當 grammar 太窄、enum 缺少 unknown、schema 沒有容納例外狀態時，模型可能輸出看似可解析但語意不可信的值；這時要加 fallback、confidence 或人工覆核路由。

設計責任

Sampling 約束適合處理格式合法性與候選空間控制，不適合單獨承擔事實正確性。設計時先問三件事：合法 token 集合能否完整表示業務狀態、約束失敗時要 retry 還是回退、下游 validator 如何分辨「格式合法但語意可疑」。下一步路由是 Structured Output 與 Top-K / Top-P / Min-P Sampling。