前言系统学习提示词内容大纲如下【预告】AI提示词工程从入门到精通教程大纲-CSDN博客前导课程AI提示词工程初阶6课合集-CSDN博客AI提示词工程进阶第7课角色设定与身份模拟-CSDN博客AI提示词工程进阶第8课少样本学习-CSDN博客AI提示词工程进阶第9课思维链提示Chain of Thought-CSDN博客AI提示词工程进阶第10课思维树与元提示ToT Meta Prompting-CSDN博客第11课结构化输出与格式化控制一句话目标学会精确控制AI的输出格式让AI直接输出JSON、Markdown表格、CSV等结构化数据拿来就能用不用二次加工。 第10课咱学会了多方案对比和方案先行。第11课来看一个特别实用主义的技术——结构化输出。这课特别适合做数据整理、批量处理、对接工具的人。学会了它你就再也不用对着AI的一大段文字手动整理表格了。️ 开场你被AI的长篇大论坑过吗你有没有遇到过这种情况——让AI从一段文字里提取信息它给你回了一大段话根据您提供的产品描述我们可以看出这款产品是一款智能手表它的价格是1299元主要功能包括心率监测、血氧检测、睡眠分析等目标人群是注重健康的年轻上班族……信息全对但你得手动把它整理成表格、填进系统、或者转成程序能读的格式。这中间的二次加工就是纯纯的浪费时间。如果AI能直接给你这样的输出——{ product_name: 智能手表Pro, price: 1299, features: [心率监测, 血氧检测, 睡眠分析], target_audience: 注重健康的年轻上班族, sentiment: positive }复制粘贴就能用不用改一个字。这就是这节课要学的——结构化输出与格式化控制。 一句话先记住结构化输出就是让AI按你规定的格式输出而不是让它自由发挥。学会了这招AI就从写手变成了数据生产线。一、输出格式的类型AI能输出哪些格式 这块是基础知道有哪些格式、各自啥时候用就行。不用背用的时候回来查。 六种常见格式格式是什么适合场景例子纯文本普通文字聊天、简单问答“今天天气不错”Markdown带标记的文本文档、公众号、笔记**加粗**、# 标题JSON键值对结构程序对接、数据交换{name: 张三}XML标签结构旧系统对接、配置文件name张三/nameYAML缩进结构配置文件、K8sname: 张三CSV逗号分隔表格Excel、数据分析张三,25,北京 怎么选格式你的需求推荐格式给程序用、要对接APIJSON最通用给Excel/数据分析用CSV给人看的文档Markdown配置文件YAML旧系统对接XML简单聊天纯文本 一句话记住程序对接用JSON表格分析用CSV人看文档用Markdown。日常工作中JSON和Markdown是使用频率最高的两个。二、JSON模式让AI输出程序能读的数据 这节是核心JSON是结构化输出的主力军。学会了它你就能让AI帮你批量整理数据、生成配置文件、对接各种工具。 什么是JSONJSONJavaScript Object Notation是一种键值对结构的数据格式。它长这样{ name: 张三, age: 25, city: 北京, skills: [Python, SQL, AI], is_active: true }name是键key张三是值value值可以是字符串、数字、数组、布尔值程序Python、JavaScript等都能直接读取它 怎么让AI输出JSON关键在提示词里明确要求严格按照JSON格式输出并给出JSON的结构示例。请从以下产品描述中提取信息并严格按照以下JSON格式输出 { product_name: 产品名称, price: 价格仅数字, features: [特性1, 特性2], target_audience: 目标人群描述, sentiment: 整体情感倾向positive/neutral/negative } 产品描述这款智能手表采用AMOLED高清屏幕支持心率、血氧、睡眠三大健康监测功能续航长达14天售价1299元主要面向注重健康的年轻上班族用户反馈普遍积极。AI会直接输出{ product_name: 智能手表, price: 1299, features: [心率监测, 血氧检测, 睡眠分析], target_audience: 注重健康的年轻上班族, sentiment: positive } 关键点你给的JSON结构示例越完整AI输出的越规范。字段名、类型、嵌套结构都要在示例里写清楚。⚠️ 常见问题AI输出的JSON不合法怎么办有时候AI会输出这种半吊子JSON{ product_name: 智能手表, price: 1299, features: 心率监测、血氧检测、睡眠分析, target_audience: 注重健康的年轻上班族, sentiment: positive }注意features那行——没有用方括号值也不是数组格式。这种JSON程序读不了。解决办法让AI修正并重新输出。你输出的JSON格式不合法。请修正以下问题 1. features字段必须是数组格式用方括号包裹每个元素用引号包裹 2. 请重新输出完整的JSON不要添加任何额外文字 请重新输出 记住这个纠错套路指出问题 → 明确要求 → 让它重新输出。别跟AI客气直接说清楚哪里错了、怎么改。三、Schema约束给JSON上规矩 这块稍微进阶一点但特别实用——尤其是你要让AI批量生成大量JSON的时候。先别被Schema这个词吓到其实就是给JSON定个模板。 什么是JSON SchemaJSON Schema就是预先定义好JSON的结构规则——哪些字段必须有、什么类型、哪些可选。请根据以下JSON Schema生成数据 { type: object, required: [id, name, price], properties: { id: { type: integer }, name: { type: string }, price: { type: number }, category: { type: string, enum: [电子, 服饰, 食品] }, tags: { type: array, items: { type: string } } } } 请为以下商品生成符合上述Schema的JSON 商品无线蓝牙耳机售价299元属于电子类标签是降噪便携AI会输出{ id: 1, name: 无线蓝牙耳机, price: 299, category: 电子, tags: [降噪, 便携] } Schema约束的价值好处说明字段必填用required强制AI不能漏字段类型校验用type强制AI输出正确的数据类型枚举限制用enum限制AI只能从指定值里选批量一致批量生成时所有输出结构完全一致 打个比方Schema就像答题卡——规定了每个空填什么、什么格式。AI照着填你收上来就能直接批改。没有SchemaAI就是自由发挥写作文你收上来还得自己判卷。✅ 一句话总结JSON模式让AI输出结构化数据Schema约束让结构化数据有规矩——字段必填、类型正确、值有范围。两者结合AI就成了你的数据生产线。四、实操三大场景实战 这节是动手环节三个场景覆盖了结构化输出的主要用法。建议都试一遍尤其第一个——它是最常见的需求。️ 场景1从非结构化文本提取结构化数据让AI从一段新闻里提取人物、地点、事件请从以下新闻中提取信息并严格按照JSON格式输出 { date: 日期, location: 地点, people: [涉及人物], organizations: [涉及机构], event: 事件概述50字以内, impact: 影响100字以内 } 新闻2024年3月15日在深圳举办的全球人工智能大会上华为发布了新一代AI芯片昇腾910C。该芯片在推理性能上较上一代提升50%多家国内云计算厂商宣布将采用该芯片建设数据中心。业内专家认为这将加速国产AI算力生态的成熟。试一下看AI输出的JSON是否完整规范。观察重点注意people和organizations是不是数组格式event和impact有没有超过字数限制如果AI漏了字段用纠错套路让它补上。️ 场景2生成符合特定Schema的JSON让AI批量生成产品信息请为以下5个产品生成JSON数据必须严格符合以下Schema { type: object, required: [name, price, category, rating], properties: { name: { type: string }, price: { type: number }, category: { type: string, enum: [电子, 服饰, 食品, 家居] }, rating: { type: number, minimum: 1, maximum: 5 }, features: { type: array, items: { type: string } } } } 产品列表 1. 智能扫地机器人1899元电子类评分4.5支持自动回充和APP控制 2. 纯棉T恤79元服饰类评分4.2透气舒适多色可选 3. 有机燕麦片39元食品类评分4.8无添加高纤维 4. 记忆棉枕头129元家居类评分4.6护颈可水洗 5. 便携蓝牙音箱299元电子类评分4.3防水续航20小时 请输出一个包含5个对象的JSON数组。试一下看AI能否生成结构一致的批量数据。观察重点5个产品的JSON结构是否完全一致category有没有超出枚举范围rating是否在1-5之间批量生成时Schema约束的价值就体现出来了——所有输出结构统一直接就能导入程序。️ 场景3Markdown表格的精确控制让AI输出指定列数的Markdown表格请将以下数据整理为Markdown表格要求 - 表头为产品名称 | 价格 | 评分 | 推荐理由 - 共5行数据 - 价格保留整数 - 评分保留1位小数 - 推荐理由不超过20字 数据 1. 智能扫地机器人1899元评分4.5自动回充省心省力 2. 纯棉T恤79元评分4.2透气舒适性价比高 3. 有机燕麦片39元评分4.8健康早餐首选 4. 记忆棉枕头129元评分4.6护颈助眠效果好 5. 便携蓝牙音箱299元评分4.3防水便携音质好AI会输出| 产品名称 | 价格 | 评分 | 推荐理由 | |---|---|---|---| | 智能扫地机器人 | 1899 | 4.5 | 自动回充省心省力 | | 纯棉T恤 | 79 | 4.2 | 透气舒适性价比高 | | 有机燕麦片 | 39 | 4.8 | 健康早餐首选 | | 记忆棉枕头 | 129 | 4.6 | 护颈助眠效果好 | | 便携蓝牙音箱 | 299 | 4.3 | 防水便携音质好 |试一下看AI是否严格按你的要求输出。观察重点表头是否完全一致价格有没有小数评分是不是1位小数Markdown表格的控制要点是把列名、行数、格式要求全部写清楚。五、格式错误的处理AI不听话怎么办 这节是救场指南。AI偶尔会不按格式输出别慌有几个招能把它拉回来。 四步纠错法第一步明确指出错误你输出的格式不符合要求。第二步说明具体问题问题1. 缺少price字段 2. features不是数组格式第三步给出正确示例正确格式应为 { product_name: 产品名称, price: 0, features: [特性1, 特性2] }第四步要求重新输出请严格按照以上格式重新输出不要添加任何额外文字。 预防格式错误的三个技巧技巧说明给示例在提示词里给出完整的JSON示例AI照着填加约束明确写不要输出任何解释文字只输出JSON分步要求复杂任务先让AI提取数据再让AI转格式 一句话记住格式错误不可怕可怕的是不会纠错。用四步纠错法把AI拉回正轨比重新问一遍省事多了。本课小结 今天学了啥知识点一句话回顾六种格式纯文本、Markdown、JSON、XML、YAML、CSV——各有用处JSON模式在提示词里给JSON示例AI就能输出结构化数据Schema约束用required/type/enum给JSON上规矩批量生成也一致四步纠错法指出错误→说明问题→给示例→要求重出三大场景文本提取、批量生成、Markdown表格——覆盖主要用法 三个核心认知结构化输出是效率利器——让AI直接输出能用的格式省掉二次加工示例和Schema是双保险——给示例让AI知道格式给Schema让AI不敢乱来纠错能力是必备技能——AI不听话是常态会纠错才是真本事课后练习 练习都动手做一遍尤其第一个——它是最常见的需求练熟了能省你大量时间。 练习1文本提取找一段你手头的文字新闻、产品介绍、简历都行让AI按JSON格式提取关键信息。要求至少包含5个字段且必须用数组格式输出列表类字段。 练习2批量生成设计一个Schema比如用户信息、“订单信息”让AI批量生成5条符合Schema的数据。观察重点5条数据的结构是否完全一致有没有字段缺失或类型错误 练习3纠错实战故意给AI一个不完整的JSON示例比如少一个字段看它会不会漏字段。如果漏了用四步纠错法让它补上。观察重点四步纠错法能不能把AI拉回正轨下节预告️第12课多轮对话与上下文管理第11课咱学会了让AI输出能用的格式。第12课来看一个越聊越偏的问题——多轮对话与上下文管理。你有没有遇到过跟AI聊了十几轮它突然忘了你最开始的要求或者聊着聊着它开始答非所问这就是上下文管理没做好。下节课咱会讲AI的记忆到底有多长为什么长对话会失忆怎么让AI在多轮对话中不跑偏什么时候该开新对话进阶阶段第5课完成还剩3课。越到后面越实用继续走。