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Cody Schneider
只是为了让我爸爸摆脱赌债
以 JSON 或 XML 格式提示可以将 LLM 输出提高 10 倍
为什么
因为结构化格式为模型提供了明确的边界和期望
当你要求非结构化文本时,LLM 必须猜测:
这应该多长?
我需要哪些部分?
我什么时候完成?
需要什么程度的细节?
但使用 JSON/XML,你实际上是在提供一个模板:
json{
"summary": "",
"key_points": [],
"analysis": "",
"recommendations": []
}
现在模型确切知道要填什么,以及每个部分大约需要多少内容
这就像 "写一些关于汽车的内容" 和 "填写这个汽车评审表格,包含这 12 个特定字段" 之间的区别
结构消除了决策瘫痪,并给予模型全面性的权限
此外,JSON/XML 自然鼓励模型以有组织的块进行思考,而不是仅仅流式文本直到它感觉 "完成"
[这是元黑客]
甚至不要尝试从头开始编写结构化提示
相反:
1. 语音转文本,倾倒你想要分析/研究/写作的所有内容
2. 将那段杂乱的转录粘贴到 AI 中
3. 让它 "基于这个脑力倾倒创建一个 JSON 提示结构,以获得最佳输出"
4. 获取生成的 JSON 模板
5. 将其作为你的实际提示发送回去
你可以获得结构化提示的所有好处,而无需自己思考结构
AI 知道哪些字段最有用,甚至比你更清楚
在 30 秒内将你的意识流转化为专业级提示
自己试试 - 请求以段落形式与结构化格式进行相同的分析
结构化版本每次将长 3-5 倍,并且详细得多

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