提示工程 json

<think>好的，用户想了解提示工程中JSON的应用与示例。首先，我需要明确提示工程是什么，以及JSON在其中扮演的角色。提示工程是指设计和优化输入提示（prompt）以引导AI模型生成更准确、相关的输出。JSON作为一种轻量级的数据交换格式，可能在结构化输入或输出中发挥作用。 接下来，我需要回忆相关引用内容。用户提供的引用[1]提到了在MVC中使用JsonResult返回JSON数据，虽然这是编程框架中的用法，但可能类比到提示工程中，JSON可以结构化模型的输入或输出。引用[2]讨论了few-shot提示，通过提供示例提升模型性能，可能JSON在此用于组织示例数据。引用[3]涉及事实提取，JSON可能用来格式化查询和响应。 然后，我需要考虑JSON在提示工程中的具体应用场景。比如，结构化输入提示，让模型按照特定JSON格式输出，或者在few-shot示例中使用JSON展示输入输出对。此外，可能还有数据解析和自动化处理方面的应用，比如要求模型返回JSON便于后续程序解析。 还要注意用户可能的需求，比如实际示例、最佳实践或常见问题。需要确保回答包含具体例子，如使用JSON定义任务、格式要求，以及如何结合few-shot提示。同时，要引用提供的资料，比如引用[2]中的few-shot提示提升性能，结合JSON结构化的示例。 最后，验证信息的准确性，确保JSON的应用场景合理，示例代码正确，并正确标注引用来源。可能还需要生成相关问题，帮助用户进一步探索，如优化方法或处理复杂结构数据的问题。</think>### 提示工程中 JSON 的应用与示例 在提示工程中，JSON 因其结构化、易读的特性，常用于定义任务格式、约束模型输出或组织上下文示例。以下是具体应用场景与示例： --- #### 1. **结构化任务定义** 通过 JSON 明确指定输入输出格式，引导模型生成符合要求的响应。 **示例**（文本分类任务）： ```json { "task": "情感分析", "input": "这部电影的视觉效果令人惊叹，但剧情拖沓。", "output_format": { "sentiment": "positive/neutral/negative", "confidence": 0-1 } } ``` 模型可能返回： ```json { "sentiment": "neutral", "confidence": 0.75 } ``` 这种方法通过结构化约束提高输出一致性[^2]。 --- #### 2. **Few-shot 提示中的上下文示例** 结合 JSON 和 few-shot 提示，提供清晰的输入输出对以指导模型。 **示例**（命名实体识别）： ```json [ { "input": "苹果公司于1976年由史蒂夫·乔布斯创立。", "output": { "entities": [ {"text": "苹果公司", "type": "ORG"}, {"text": "1976年", "type": "DATE"}, {"text": "史蒂夫·乔布斯", "type": "PERSON"} ] } }, { "input": "巴黎是法国的首都。", "output": { "entities": [ {"text": "巴黎", "type": "LOC"}, {"text": "法国", "type": "LOC"} ] } } ] ``` 通过示例增强模型对实体类型和格式的理解[^2]。 --- #### 3. **复杂数据解析与生成** 要求模型直接生成 JSON 格式数据，便于自动化处理。 **示例**（商品信息提取）： ```json { "instruction": "从以下文本中提取商品名称、价格和品牌：", "text": "新款iPhone 15售价799美元，苹果公司2023年旗舰机型。", "response_format": { "name": "string", "price": "number", "brand": "string" } } ``` 模型可返回： ```json { "name": "iPhone 15", "price": 799, "brand": "苹果" } ``` 此方法简化了后续程序解析流程[^1]。 --- #### 4. **动态参数控制** 通过 JSON 传递生成参数（如温度值、最大长度等），动态调整模型行为。 **示例**： ```json { "prompt": "用三句话描述量子计算", "parameters": { "temperature": 0.7, "max_tokens": 150, "top_p": 0.9 } } ``` --- ### 注意事项 - **格式容错性**：需在提示中明确要求“严格遵循JSON语法”，避免模型输出非法格式 - **长文本处理**：JSON 嵌套层级过深可能导致模型响应不稳定，可拆分任务[^2] - **兼容性**：部分模型（如早期版本GPT-3）对复杂JSON支持有限，需测试验证 ---