MachineLearningMastery.com
·
掌握大型语言模型的JSON提示
💡
原文英文，约2300词，阅读约需9分钟。
📝
内容提要
本文介绍如何设计、提示和验证大型语言模型输出为严格的JSON格式，以便在生产系统中可靠解析和使用。重点在于JSON提示的优势、清晰的模式设计和Python工作流程。通过结构化的JSON提示，可以有效控制模型输出，减少变异性，确保生成的数据可直接应用。
🎯
关键要点
- 本文介绍如何将大型语言模型的输出设计为严格的JSON格式，以便在生产系统中可靠解析和使用。
- JSON提示可以约束输出空间，减少变异性，提高推理的可靠性和下游解析的效率。
- 设计清晰的JSON模式是确定性提示的基础，模式定义了允许的结构、键和数据类型。
- 使用Python实现JSON提示的工作流程，包括生成、验证、修复和类型解析。
- 通过将JSON提示与函数调用结合，可以确保严格遵循模式并自动解析，消除文本清理的需要。
- 即使使用JSON提示，模型仍可能在边缘情况下生成格式错误的输出，因此需要集成验证和修复循环。
- 采用模式优先的提示、确定性解码和自动修复可以减少格式漂移，确保输出符合API合同。
- 在生产中，保持模式简洁明了，分离生成器和修复器，以确保输出的可预测性和类型安全。
- JSON提示标志着从对话式AI向可编程AI的转变，开发者可以将随机生成与确定性计算结合起来。
➡️
