使用工具进行结构化数据提取的主要痛点是什么？	需要编写和管理大型的 JSON 模式（JSON schemas）。
为了缓解大型 JSON 模式的痛点，视频中提出了什么“技巧”？	使用一个单一的、灵活的 JSON 模式（如 `to_JSON`）。
在使用灵活的 JSON 模式时，具体的期望数据结构（属性和类型）应该在哪里定义？	在提示词（prompt）内部。
当调用模型时，为了强制模型使用灵活的工具，需要提供什么参数？	工具选择（tool choice）。
采用这种在提示词中定义结构的提取方式的主要优势是什么？	更改所需数据结构非常简单，只需修改提示词。
这种灵活的工具提取方法的局限性或缺点是什么？	结果的质量可能不如使用专门硬编码的模式。
在什么情况下，应该选择使用专门的、硬编码的 JSON 模式？	在进行非常关键的数据提取任务时。
在使用灵活模式时，模型被告知调用工具时，需要传递什么样的参数？	遵循提示词中列出的特定结构（properties and types）的参数。