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蚌山网站建设,wordpress游戏插件下载,开创者wordpress素材,淄博网站文章优化【人工智能通识专栏】第八讲#xff1a;精细控制输出 上一讲我们学习了如何准确描述问题#xff0c;这是使用LLM的基础。本讲进阶到精细控制输出#xff1a;如何让模型严格按照你的要求输出内容#xff0c;包括格式、长度、风格、语言、结构等。掌握这一技能后#xff0c…【人工智能通识专栏】第八讲精细控制输出上一讲我们学习了如何准确描述问题这是使用LLM的基础。本讲进阶到精细控制输出如何让模型严格按照你的要求输出内容包括格式、长度、风格、语言、结构等。掌握这一技能后你可以让DeepSeek、GPT等模型像“听话的助手”一样输出专业、可直接使用的结果而不是泛泛而谈的长文。精细控制输出的核心是在提示中明确指定输出要求并结合格式约束技巧。1. 为什么需要精细控制输出默认情况下LLM倾向于输出冗长、自然的文字。实际场景往往需要结构化、简洁、标准化输出如JSON、表格、代码、报告。精细控制可以减少后续编辑工作提高效率尤其在自动化、API集成、数据处理中。2. 精细控制输出的五大技巧技巧说明示例提示片段指定输出格式要求模型用特定格式回复如JSON、Markdown、表格、列表“请以JSON格式回复包含键title, summary, keywords数组。”控制长度明确字数、段落数、要点数“用不超过200字总结以下文章。”“列出5个核心观点每点不超过20字。”指定风格与语气正式/幽默/专业/简洁/口语化“用专业学术语气回复适合发表在期刊。”“用轻松幽默的口语化风格像朋友聊天一样解释。”指定语言中文/英文/中英双语“请全程用简体中文回复。”“关键术语保留英文其余用中文解释。”结构化输出分段、编号、标题、步骤“请按以下结构回复1. 问题分析2. 解决方案3. 代码实现4. 测试用例”3. 实战示例对比场景总结一篇AI新闻文章普通提示输出可能冗长无结构总结这篇文章。精细控制提示推荐请阅读以下文章内容用简体中文回复严格按照以下格式标题一句话概括文章主题不超过20字核心内容用3-5个 bullet points 总结关键信息每点不超过30字影响分析用一段话100字以内分析对行业的影响关键词列出5个关键词用逗号分隔文章内容[粘贴文章]输出将高度结构化、可直接用于报告或分享。场景生成结构化数据JSON输出请分析以下用户反馈提取信息并以严格的JSON格式回复不要有任何额外文字 { sentiment: positive/negative/neutral, main_issue: 字符串或null, suggestions: [建议1, 建议2] 或 [], score: 1-10的整数 } 用户反馈产品很好用就是希望能增加暗黑模式支持多设备同步。模型会直接输出纯JSON便于程序解析。场景代码生成请用Python编写一个函数实现冒泡排序。要求函数名为bubble_sort输入为列表返回排序后的列表添加类型提示List[int]包含详细中文注释提供3个测试用例输出仅包含代码块不要有解释文字4. 进阶技巧强制格式输出纯JSON模式DeepSeek API支持在API调用中添加response_format: {type: json_object}模型会强制输出有效JSON。零额外文字提示中强调“不要输出任何解释只输出要求的内容”。分隔符技巧用json:disable-run对推理模型如DeepSeek-R1先让它思考再输出格式化结果请先逐步思考问题然后严格按照以下JSON格式输出最终答案不要有其他文字。5. 常见陷阱与避坑指南模型偶尔会“偷懒”加解释 → 提示中反复强调“仅输出”“严格按照”“不要额外文字”。格式要求太复杂 → 分步引导或提供模板。多语言混用 → 明确“术语用英文其余中文”。6. 练习建议打开DeepSeek聊天界面推荐R1模型尝试以下任务让模型输出一篇结构化的周报标题本周完成下周计划问题。提取一段文字中的实体信息用JSON输出。生成一个Markdown表格对比几个LLM模型的优缺点。对比普通提示和精细控制提示的输出差异你会发现后者更专业、更可用。总结与展望精细控制输出是提示工程的“精髓”能让LLM从“会聊天”变成“会干活”。结合第七讲的准确描述你已经掌握了80%的实用提示技能。下一讲我们将介绍Chain-of-Thought思维链提示教你如何引导模型“像人一样思考”解决复杂问题。欢迎分享你最得意的“输出控制”提示案例