怎樣克服職場(chǎng)責(zé)任心太強(qiáng)帶來的內(nèi)耗？
在AI產(chǎn)品落地過程中，提示詞（Prompt）的質(zhì)量直接決定了模型輸出的效果。本文系統(tǒng)介紹了如何利用Markdown、XML和JSON三種結(jié)構(gòu)化格式，設(shè)計(jì)清晰、可維護(hù)、可擴(kuò)展的“生產(chǎn)級(jí)”提示詞。
為什么要撰寫結(jié)構(gòu)化提示詞？
當(dāng)提示詞變得復(fù)雜，包含多重指令、大量上下文和具體示例時(shí)，一個(gè)扁平的、無(wú)結(jié)構(gòu)的文本塊會(huì)讓模型難以區(qū)分不同信息的優(yōu)先級(jí)。就像給員工下達(dá)一個(gè)冗長(zhǎng)且毫無(wú)重點(diǎn)的口頭指令，很容易導(dǎo)致誤解和執(zhí)行偏差。
結(jié)構(gòu)化提示詞通過使用明確的分隔符、標(biāo)簽或語(yǔ)法，將提示詞分解為邏輯清晰的模塊。這帶來了幾個(gè)核心優(yōu)勢(shì)：
減少歧義：清晰地標(biāo)示出哪些是指令、哪些是上下文、哪些是用戶輸入，讓模型準(zhǔn)確理解每個(gè)部分的意圖。
提升指令遵循能力：當(dāng)任務(wù)被分解并結(jié)構(gòu)化呈現(xiàn)時(shí)，模型能更好地按步驟執(zhí)行，輸出結(jié)果更符合預(yù)期。
增強(qiáng)可維護(hù)性：結(jié)構(gòu)化的提示詞更易于團(tuán)隊(duì)成員理解、修改和復(fù)用，降低了長(zhǎng)期維護(hù)的成本。
結(jié)構(gòu)化格式為何有效：從模型訓(xùn)練原理理解
要理解為什么Markdown、XML和JSON等格式對(duì)LLM特別有效，我們需要回歸到模型訓(xùn)練的本質(zhì)。LLM是通過學(xué)習(xí)海量互聯(lián)網(wǎng)文本數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計(jì)規(guī)律來工作的。這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，有相當(dāng)大一部分本身就是高度結(jié)構(gòu)化的。
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)：互聯(lián)網(wǎng)充滿了用HTML和XML構(gòu)建的網(wǎng)頁(yè)、用Markdown編寫的論壇帖子和文檔、以及在API通信中廣泛使用的JSON數(shù)據(jù)。
模式學(xué)習(xí)：在訓(xùn)練過程中，模型已經(jīng)內(nèi)隱地學(xué)習(xí)到了這些結(jié)構(gòu)化標(biāo)記（如
、、”key”:“value”）所蘊(yùn)含的語(yǔ)義模式。例如，模型知道
標(biāo)簽內(nèi)的文本通常是標(biāo)題，標(biāo)簽內(nèi)的內(nèi)容是示例，而JSON的鍵值對(duì)結(jié)構(gòu)則代表了清晰的數(shù)據(jù)關(guān)系。
激活已知模式：因此，當(dāng)我們?cè)谔崾驹~中使用這些格式時(shí)，我們并非在教模型一種新語(yǔ)言，而是在“激活”它早已熟知的模式。這使得我們的指令意圖能夠被更準(zhǔn)確地捕捉，其效果遠(yuǎn)勝于一段普通的自然語(yǔ)言描述。這就像與一個(gè)熟悉圖表的人交流時(shí)，使用圖表會(huì)比純文字描述更高效。
Markdown：清晰易讀的首選
Markdown是一種輕量級(jí)標(biāo)記語(yǔ)言，因其簡(jiǎn)潔、直觀的語(yǔ)法而廣受歡迎，是聯(lián)系撰寫結(jié)構(gòu)化提示詞的入門選擇。
優(yōu)勢(shì)：
高可讀性：使用#表示標(biāo)題，-或*表示列表，**text**表示加粗，使得提示詞的邏輯層次一目了然，無(wú)論是對(duì)人還是對(duì)AI都非常友好。
易于編寫和維護(hù)：語(yǔ)法簡(jiǎn)單，無(wú)需復(fù)雜的工具即可編寫。
提升指令遵循：研究和實(shí)踐表明，將指令格式化為項(xiàng)目符號(hào)列表（bulletpoints）能顯著提高LLM的指令遵循準(zhǔn)確率。
案例：使用Markdown重構(gòu)一個(gè)復(fù)雜的寫作任務(wù)
重構(gòu)前（非結(jié)構(gòu)化提示詞）：
我需要你寫一個(gè)關(guān)于宇航員發(fā)現(xiàn)新行星的短篇故事。故事里要有一個(gè)會(huì)說話的外星人，一場(chǎng)太空戰(zhàn)斗，以及一個(gè)結(jié)局反轉(zhuǎn)，揭示這一切都只是一個(gè)游戲。請(qǐng)把故事控制在500字以內(nèi)。
這個(gè)提示詞將所有要求混雜在一起，模型需要自行梳理。
重構(gòu)后（使用Markdown的結(jié)構(gòu)化提示詞）：
通過使用Markdown的標(biāo)題和列表，我們將任務(wù)、角色、情節(jié)和約束條件清晰地分離開來，極大地降低了模型的理解難度，從而能夠生成更符合要求的高質(zhì)量?jī)?nèi)容。
用XML重構(gòu)提示詞：實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義結(jié)構(gòu)化
XML（ExtensibleMarkupLanguage）作為一種設(shè)計(jì)用于傳輸和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的標(biāo)記語(yǔ)言，核心優(yōu)勢(shì)在于自描述性和層次化結(jié)構(gòu)。
優(yōu)勢(shì)：
語(yǔ)義清晰：XML的標(biāo)簽結(jié)構(gòu)讓AI能夠更好地理解不同部分的作用和重要性。相比于純文本，XML提供了明確的語(yǔ)義邊界。
層次分明：復(fù)雜的提示詞往往包含多個(gè)層次的信息，XML的嵌套結(jié)構(gòu)完美契合這一需求。
易于解析：現(xiàn)代AI模型對(duì)XML格式有很好的理解能力，能夠準(zhǔn)確識(shí)別和處理結(jié)構(gòu)化信息。
如何用XML撰寫提示詞
XML指令使用“標(biāo)簽”進(jìn)行組織，每個(gè)指令部分都用一個(gè)開放標(biāo)簽（例如，）和一個(gè)相應(yīng)的閉合標(biāo)簽包裹起來。閉合標(biāo)簽在名稱前包含一個(gè)正斜杠。
這種結(jié)構(gòu)類似于打包搬家時(shí)的箱子，主標(biāo)簽是最大的箱子，而像“角色”、“目標(biāo)”和“任務(wù)”這樣的子部分則是嵌套在其中的較小的箱子。這種分層方法允許清晰的組織和模塊化，人類和AI都能輕松閱讀和處理。
基本結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則：
使用語(yǔ)義化的標(biāo)簽名稱
保持層次結(jié)構(gòu)的邏輯性
將不同類型的信息分離到不同標(biāo)簽中
使用屬性來添加元數(shù)據(jù)
建議在撰寫時(shí)通過縮進(jìn)嵌套標(biāo)簽來保持結(jié)構(gòu)化外觀。
JSON：連接AI與外部工具
JSON（JavaScriptObjectNotation）是一種輕量級(jí)的數(shù)據(jù)交換格式，在提示詞工程中，它主要用于實(shí)現(xiàn)一個(gè)強(qiáng)大的功能：函數(shù)調(diào)用（FunctionCalling）。
什么是函數(shù)調(diào)用？函數(shù)調(diào)用是一種讓LLM與外部工具或API進(jìn)行交互的能力。
當(dāng)用戶的請(qǐng)求需要模型自身知識(shí)庫(kù)之外的信息時(shí)，如實(shí)時(shí)天氣、公司內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、執(zhí)行某個(gè)軟件操作。模型不會(huì)直接回答，而是會(huì)生成一個(gè)特定格式的JSON對(duì)象。這個(gè)JSON對(duì)象精確地描述了需要調(diào)用哪個(gè)函數(shù)，以及需要傳遞什么參數(shù)。
通過在提示詞中明確要求LLM生成符合特定JSONSchema的輸出，能夠解決系統(tǒng)集成的“最后一公里“難題。
核心優(yōu)勢(shì)
可靠的機(jī)器解析：應(yīng)用后端可以直接將LLM返回的JSON字符串反序列化為對(duì)象或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，無(wú)需任何脆弱的文本解析邏輯。這讓AI的輸出變得像調(diào)用一個(gè)傳統(tǒng)的、確定性的API一樣可靠。
無(wú)縫的系統(tǒng)集成：結(jié)構(gòu)化的JSON輸出可以直接用于填充數(shù)據(jù)庫(kù)、調(diào)用其他API、驅(qū)動(dòng)前端UI渲染，或作為復(fù)雜工作流（AgenticWorkflows）中下一步的輸入。
精確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義：定義JSONSchema本身也是在向模型施加一種強(qiáng)大的邏輯約束，迫使其思考如何將分析結(jié)果填充到預(yù)設(shè)的字段中，這反過來也提升了輸出內(nèi)容的質(zhì)量和完整性。
示例數(shù)據(jù)提供：通過JSON格式的示例，模型能夠更好地理解期望的輸出格式。
工作流程
定義工具：在提示詞中，使用JSONSchema的格式向模型描述可用的外部函數(shù)（工具），包括函數(shù)名、功能描述和參數(shù)列表。
模型決策：模型分析用戶輸入，判斷是否需要調(diào)用某個(gè)已定義的函數(shù)來回答問題。
生成JSON：如果需要，模型會(huì)輸出一個(gè)包含函數(shù)名和參數(shù)的JSON對(duì)象。
應(yīng)用執(zhí)行：你的應(yīng)用程序代碼接收到這個(gè)JSON，解析它，并實(shí)際執(zhí)行相應(yīng)的API調(diào)用或函數(shù)。
返回結(jié)果：將函數(shù)執(zhí)行的結(jié)果返回給模型。
最終回復(fù)：模型基于函數(shù)返回的結(jié)果，生成最終的自然語(yǔ)言回復(fù)給用戶。
案例：通過JSON實(shí)現(xiàn)工具調(diào)用
第一步：向模型描述工具，一般在提示詞中我們會(huì)提供一個(gè)工具列表。
說明這個(gè)工具是：
用來干什么的
需要調(diào)用這個(gè)工具的用戶輸入長(zhǎng)什么樣
以及成功調(diào)用這個(gè)工具需要用到哪些字段
第二步：用戶提問用戶輸入：“張三的電話號(hào)碼和郵箱是什么”
第三步：模型生成JSON（函數(shù)調(diào)用）
模型不會(huì)直接回答，而是會(huì)返回一個(gè)tool_calls對(duì)象，其中包含以下JSON：
說明調(diào)用了人員查詢工具，輸入的字段為人名張三
第四步及之后：應(yīng)用程序代碼會(huì)調(diào)用真實(shí)的API，并將返回的人員信息
模型最后會(huì)根據(jù)返回信息生成對(duì)用戶的友好回復(fù)：“張三的電話是13794785945，郵箱是zhangsan@123.com”
對(duì)于產(chǎn)品經(jīng)理和業(yè)務(wù)人員來說，理解函數(shù)調(diào)用至關(guān)重要。
它意味著LLM不再是一個(gè)封閉的知識(shí)庫(kù)，而是可以被授權(quán)訪問和操作任何外部數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的“智能中樞”，這極大地?cái)U(kuò)展了AI應(yīng)用的想象空間和商業(yè)價(jià)值。
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